Updates

As of 08.07.2025, the following work has been completed:

  • Additional 15 hours of work, adding (mostly) bivariate analyses requested, along with tables and visualizations where possible
  • 27 questions, but since many had subquestions, this led to over a hundred new analyses (see note about multiple testing correction below).
  • As the questions and data types varied, they required several different kinds of aggregation and analyses strategies to be developed.

As of 13.06.2025, the following work has been completed:

  • The “ei tea”, “muu”, “ei öelda” have been arranged to be graphed below the answers in the plots.
  • Answer texts that are long have been changed to numbers.
  • Data exported in Excel-compatible csv files.
  • All previous data visualizations are rendered below, and can be exported as static images in desired size (see instructions below).
  • The R script (R Markdown file, also basis for the rendered html document) is cleaned up and ready for handover.

Note: To regenerate the html and the plots in there, easiest is to “knit” (render) this file in RStudio (blue knit button on the top menu bar). Make sure to point to the correct data file first (see path variable below). This script can also be used to re-run individual plots (just make sure to run the function definitions first).

As of 31.05.2025, the following work has been completed:

  • in addition to the initial data wrangling and exploration:
  • rearranging and grouping the questions according to supplied document
  • producing plotting functions for each question type (discovered there are more types in the data than obvious from the Object Name column, turns out there are two types of Multiple Choice Grids)
  • wrangled both Grid types into a format that can be plotted
  • cleaned data of some questions to enable them to be plotted in a legible way
  • manually separated two questions where the PageID based question merging did not work - apparently separate (although related) questions were placed on the same page unit in these cases; this is fixed now.
  • aggregated the Ranking Scale type (only uses the top ranked value), however with a recommendation to actually not use them (see below)
  • currently no pie charts, but these can be implemented if desired (recommendation still to use bar charts or some other type instead)
  • produced plots for all the questions (including those not explicitly marked in the document - since the process was semi-automated in the end, it was easy to produce other plots as well; comment-only questions are shown as scrollable text boxes).
  • added summary statistics to every plot
  • although not explicitly requested, implemented a simple way to resize the graphs by embedding them in resizable boxes; this did not take notable extra time, but enables easily resizing them according to user needs, e.g. to make plots with few bars more compact or make plots with more text wider; just drag the plot box corner.

All plots are currently implemented as interactive plotly graphs - to produce a static png file, just hover on a given graph, a menu bar will appear on the top edge, choose the leftmost “camera” icon and save as png.


Prepare data and functions

(these code blocks are not rendered here, but available in the R Markdown file)

Load packages

Load data

Define full path to input data or place it in the working directory.

Data wrangling

Plotting functions

Data summary

This table summarizes the cleaned data, updated after clarification about the variables:

24934 rows after cleaning
Question QuestionID Type N Top_values
(1.) Mis on peamine keel, millega end määratled? 1_ijey9g_177 Comment Box 151 (Comments)
(1.) Sugu: 1_31be3i_2 Multiple Choice 150 (1-b) naine; (1-a) mees; (1-d) ei soovi vastata
(2.) Mis oli esimene keel, mille omandasid lapsena? 2_8isowt_236 Comment Box 149 (Comments)
(2.) Vanus: 2_u18bdv_5 Number Entry 150 35; 33; 36; 45; 51; 52
(3.) Kus Sa elad? 3_mm4s4o_8 Dropdown 150 Harjumaa; Tartumaa; Pärnumaa; Ida-Virumaa; Saaremaa; Viljandimaa
(3.) Millist keelt kasutad praegu kõige sagedamini? 3_tbofp9_247 Comment Box 149 (Comments)
(4.) Millist keelt kasutatakse praegu sinu kogukonnas kõige sagedamini? 4_fp2kjp_258 Comment Box 149 (Comments)
(4.) Palun määratle täpsemalt oma elukoht järgnevate hulgast: 4_1scbsx_12 Multiple Choice 147 (4-a) suurlinn; (4-b) väikelinn; (4-d) küla; (4-c) alev; (4-e) alevik
(5-a) Viipekeelsete kurtide kultuur saab edasi kesta ka ilma viipekeeleta. 5_44tae4_169 Rating Scale 150 1; ei tea; 5; 2; 3; 4
(5-b) Viipekeele hoidmine on minu jaoks oluline. 5_kq2ep6_381 Rating Scale 150 5; 4; 1; 3; 2; ei soovi vastata
(5-c) Minu jaoks on oluline kasutada viipekeelt iga päev. 5_e8r1p2_427 Rating Scale 150 5; 4; 3; ei tea; 1; 2
(5-d) See on hea tunne, kui ma saan suhelda viipekeeles. 5_amqz7j_429 Rating Scale 150 5; 4; 3; 1; ei soovi vastata
(5-e) See ei ole minu jaoks probleem, kui ma näen, et inimesed laenavad viipekeelses vestluses teiste viipekeelte viipeid. 5_36noe1_431 Rating Scale 150 5; 3; 4; 1; ei tea; 2
(5-f) Ma muudan oma viiplemise stiili, kui vestlusesse liitub kuulja inimene 5_4bfzyz_526 Rating Scale 150 5; 4; 3; ei tea; 1; 2
(5-g) Olen kogenud olukordasid, kus viipekeeles suhtlemine tekitab minus halva, ebamugava tunde. 5_ffniid_435 Rating Scale 150 1; 3; 2; 5; 4; ei tea
(5-h) Minu kogukonnas toetakse piisavalt palju viipekeelte kasutamist. 5_6swhqe_437 Rating Scale 150 5; 4; 3; ei tea; 1; 2
(5-i) Viipekeeli peaks koolis õpetama. 5_vjs6y2_439 Rating Scale 150 5; 4; 3; ei soovi vastata; 1; 2
(5-j) Minu koolis õpetatakse/õpetati viipekeeli 5_5f3cpv_441 Rating Scale 150 5; 1; 3; 4; ei soovi vastata; 2
(5-k) Viipekeele kasutajate jaoks on oluline, et nad saaksid edasi anda oma keeleoskust tulevastele põlvkondadele. 5_o55u14_443 Rating Scale 150 5; 4; 3; 2; ei tea; 1
(5-l) Viipekeele kasutamine on tugev osa minu, kui viipekeelse kurdi identiteedist. 5_3l4drj_445 Rating Scale 150 5; ei tea; 4; 3; ei soovi vastata; 1
(5-m) Ma tunnen, et ühiskonnas toetatakse piisavalt viipekeele arendamist 5_lzwzjw_447 Rating Scale 150 3; 5; 2; 4; 1; ei tea
(5-n) Viipekeelte kasutamine aitab viipekeelsetel kurtidel lastel ja viipekeelsetel kurtide perest pärit kuuljatel lastel (CODA) koolis paremini hakkama saamist, edu saavutamist 5_4lmhx9_449 Rating Scale 150 5; 4; ei tea; 3; ei soovi vastata; 2
(5-o) Ainult viipekeelsed kurdid peaksid viipekeeli õpetama. 5_e62lps_451 Rating Scale 150 5; 1; 4; 3; ei tea; 2
(5-p) Viipekeelsete kurtide vanemate kuuljad lapsed (CODA) peaksid õpetama viipekeeli. 5_fcyoln_454 Rating Scale 150 5; 3; ei tea; 4; 1; ei soovi vastata
(5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend? 5_ejc2f5_78 Ranking Scale 148 eesti viipekeel; suuline eesti keel; vene viipekeel; kirjalik eesti keel; suuline vene keel; ukraina viipekeel
(6.) Mis on Sinu kodakondsus? 6_m2alzr_18 Multiple Choice 155 (6-a) Eesti; (6-b) Vene; ~muud; (6-c) ei soovi vastata
(6.) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide inimeste heaolu. 6_y5ugih_456 Rating Scale 149 5; 4; ei tea; 3; ei soovi vastata
(7.) Milline on Sinu kõrgeim omandatud haridustase? 7_do1t8l_21 Multiple Choice 150 (7-e) keskeriharidus; (7-i) magistrikraad; (7-c) üldkeskharidus; (7-b) põhiharidus; (7-d) kutseharidus; (7-g) rakenduskõrgharidus
(7.) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide vanemate kuuljate laste (CODA) heaolu. 7_3wrx8u_463 Rating Scale 147 5; ei tea; 4; 3; ei soovi vastata; 1
(8.) Millises vanuses hakkasid omandama viipekeelt? 8_iy46hk_24 Multiple Choice 150 (8-b) 3-5; (8-a) 0-2; (8-c) 6-12; (8-e) 18+; (8-d) 13-18
(8.) Palun põhjendage, kirjeldage lähemalt oma vastuseid 6. ja 7. küsimusele. Miks sa nii vastasid? 8_n2y1o9_471 Comment Box 150 (Comments)
(9.) Millises keskkonnas sa viipekeelt omandasid? 9_dq286z_27 Multiple Choice 167 (9-b) kool; (9-a) perekond/kodu; ~muud; (9-c) sõpruskond; (9-d) kurtide ühing vms; (9-f) kirik
(9.) Mis Sinu arvates aitab kaasa sellele, et viipekeelsed inimesed kogukonnas jätkaksid viipekeele kasutamist? 9_8yfi6o_176 Comment Box 149 (Comments)
(10).Kus või millal kasutad viipekeelt kõige rohkem? 10_c58i98_142 Ranking Scale 149 perega; vabal ajal; tööl; koolis; igapäevasel asjaajamisel; tervishoiuasutuses
(10.) Millised on peamised põhjused, mis takistavad sul viipekeelses tegevuses osalemast 10_dxnbz4_485 Multiple Choice 244 10-h) Takistusi pole ja osalen piisavalt viipekeelses tegevuses; 10-c) Ma juba oskan piisavalt oma igapäevast suhtluskeelt; 10-a) Vale ajastus; 10-gc)Olen liiga hõivatud; 10-d) Ei ole minu piirkonnas kättesaadav; 10-b) Ma eelistan keelt õppida muul viisil
(11-a) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end eesti viipekeeles 11_m36baw_38 Rating Scale 150 5; 4; 3; 1; 2; ei oska öelda
(11-b) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end suuliselt eesti keeles 11_y9e3n3_91 Rating Scale 150 5; 1; 2; 4; 3; ei oska öelda
(11-c) Ma tunnen end mugavalt kui kirjutan eesti keeles 11_m1ngtu_95 Rating Scale 149 5; 3; 4; 1; 2; ei oska öelda
(11-d) Minu eesti viipekeele viipevara on piiratum kui eesti keele sõnavara 11_l8mfnx_99 Rating Scale 149 1; 5; 3; 4; ei oska öelda; 2
(11-e) Oskan eesti viipekeelt piisavalt, et seda igas olukorras kasutada 11_5gpcon_48 Rating Scale 150 5; 4; 3; 1; ei oska öelda; 2
(11-f) Tunnen end mugavalt kasutades samaaegselt eesti viipekeel ja eesti keelt 11_r2amjy_109 Rating Scale 149 5; 4; 3; 2; 1; ei oska öelda
(11-g) Minu arvates on viipekeel midagi enamat kui keel, kuna see on osa kultuurist 11_h7bxz6_113 Rating Scale 149 5; 4; ei oska öelda; 3; 1; ei soovi vastata
(11-h) Ma arvan, et enda väljendamiseks eesti keeles on mul rohkem sõnavara kui eesti viipekeeles 11_7jmt17_117 Rating Scale 150 5; 3; 1; 2; 4; ei oska öelda
(11-i) Minu eesti viipekeele viipevara ei ole alati piisav, et end selgelt väljendada 11_qqzf5y_58 Rating Scale 148 4; 1; 3; 5; ei oska öelda; 2
(11-j) Minu eesti keele sõnavara ei ole alati piisav et end selgelt väljendada 11_dx8cu9_129 Rating Scale 150 4; 1; 3; 2; 5; ei oska öelda
(11-k) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti keeles kuulja inimesega 11_i8t3bn_133 Rating Scale 150 5; 3; 1; 2; 4; ei oska öelda
(11-l) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti viipekeeles viipekeelse inimesega 11_op2ku9_137 Rating Scale 150 5; 4; 1; 3; 2; ei oska öelda
(11-m) Viipekeelse emakeelega inimesed on keeleliselt halvemas olukorras kui eestikeelsed inimesed 11_ax72wu_141 Rating Scale 150 5; ei oska öelda; 3; 4; 1; 2
(11.) Kas oled huvitatud järgmistest viipekeelsetest tegevustest või kas sa oled mõnes neist juba osalenud? 11_6d3a4t_489 Multiple Choice Grid 1193 2; Olen huvitatud; 1; Olen juba osalenud; 3; Ei ole huvitatud
(12.) Kellega ja kui sageli sa viipekeeles suhtled? 12_7wqw9b_495 Multiple Choice Grid 6740 0; 1
(12.) Kuidas Sa end määratled ehk identifitseerid? 12_j32s1b_71 Multiple Choice 171 (12-a) viipekeelne kurt (viide isikule, kes identifitseerib end kultuuriliselt ja keeleliselt kurtide kogukonna liikmena); (12-b) kurt; (12-c) kuulja; ~muud; (12-d) erivajadusega isik; (12-e) CODA (Child of Deaf Adult, eestis: kurdi vanema kuulja laps)
(13.) Milline kirjeldus sobib kõige paremini sinu arvates viipekeele kirjeldamiseks? Palun valida ainult üks variant. 13_g3u6f3_499 Multiple Choice 150 13-f) Keelt kasutavad kõik vanuserühmad, sealhulgas lapsed. Kõigi vanuserühmade inimesed valdavad keelt vabalt; 13-e) Keelt kasutab enamik lapsi piiratud olukordades, kuid mõned lapsed oskavad seda kasutada kõikides olukordades. Mõned lapsed ja vanemad inimesed valdavad keelt vabalt, kuid mõned lapsed ei valda seda keelt vabalt; 13-a) Seda keelt ei ole juba mõnda aega igapäevaselt kasutatud, kuid mõned inimesed õpivad seda keelt hetkel.; 13-g) Viipekeele oskajaid (peaaegu) ei ole enam; 13-d) Keelt kasutavad peamiselt vanemate põlvkond ja vanemad. Ainult vanemate põlvkonna ja vanemad inimesed valdavad keelt vabalt; 13-b) Keelt tunnevad väga vähesed viipekeele valdajad, enamasti vanavanemate põlvkonnast. Ainult selle põlvkonna inimesed valdavad keelt vabalt
(13.) Milline on teie kuulmise seisund? 13_ag5y4w_74 Multiple Choice 150 (13-a) kurt; (13-b) vaegkuulja; (13-c) kuulja
(14.) Kui sul on täiendavaid märkusi viipekeele praeguse olukorra kohta, siis palun kirjutada need siia. 14_ur5sk8_503 Comment Box 63 (Comments)
(14.) Miks oled huvitatud eesti viipekeele õppimisest? 14_d8lcvy_3 Multiple Choice 27 (14-c) professionaalse arengu tõttu; (14-d) kontakt viipekeelse inimesega; ~muud; (14-a) soovin suhelda kurdi pereliikmega; (14-b) religiooni tõttu
(14.) Millises vanuses sul kuulmislangus diagnoositi? 14_m2kj4j_4 Multiple Choice 124 (14-b) 0-4 aastaselt; (14-a) kohe peale sündi; (14-c) 5-12 aastaselt; (14-e) +18 aastaselt; (14-d) 13-18 aastaselt
(15.) Kus ja kui sageli näed viipekeelt kõnelevaid inimesi? Palun valige sobiv vastus (valida võib rohkem kui ühe). 15_9fwbha_513 Multiple Choice Grid 6735 0; 1
(15.) Mis on Sinu elukutse? 15_fosoiu_10 Multiple Choice 33 (15-a) viipekeeletõlk; (15-b) õpetaja; ~muud; (15-c) logopeed; (15-e) sotsiaaltöötaja
(15.) Mis on sinu kuulmislanguse põhjus? 15_434lfw_8 Multiple Choice 149 (15-f) põhjus ei ole teada; (15-a) pärilik; (15-d) haigus väikelapse eas; (15-b) ravimite kõrvaltoime; ~muud; (15-c) haigused raseduse ajal
(16.) Kas sinu peres on peale sinu veel kurte? 16_xlnzef_52 Multiple Choice 124 (16-a) jah; (16-b) ei
(16.) Missuguseid muutuseid sooviksid näha 20 aasta pärast seoses viipekeele kasutamisega? 16_q6zfil_521 Comment Box 149 (Comments)
(16.) Missuguseid suhtlusplatvorme Sa kasutad viipekeeles suhtlemiseks? 16_5y236p_15 Ranking Scale 26 Facebook messenger; WhatsApp; Skype
(17.) Kas Sinu pereliikmete hulgas on kurte? 17_pqbd2y_20 Multiple Choice 26 (17-b) ei; (17-a) jah
(18.) Kuidas sa kõige sagedamini end väljendad?? 18_7ria9b_95 Ranking Scale 124 enamasti viipekeeles; enamasti rääkides (suuliselt); enamasti kirjalikult
(19.) Missuguseid suhtlusplatvorme sa kaustad viipekeeles suhtlemiseks? 19_xy6s2u_17 Ranking Scale 123 FB messenger; Whatsapp; Telegram; Instagram; Skype; Discord
(20.) Kellega suheldes sa viipekeelt kõige rohkem kasutad? 20_bao1qb_82 Ranking Scale 124 perekond; sõbrad; koolikaaslased; töökaaslased
(21.) Kuidas suhtled kuulajatega, kes viipekeelt ei oska? 21_qijxkm_26 Multiple Choice 212 (21-b) kirjalikult; (21-c) suulise kõne ja suultlugemine; (21-a) žestide ja miimika abil; ~muud
(22.) Kas soovid, et mõni järgmistest teenustest oleks sulle kättesaadav viipekeeles? 22_n3di3y_517 Multiple Choice 953 22-a) meditsiini- ja hambaravi; 22-e) õiguskaitse (nt politsei); 22-i) uudised; 22-b) nõustamine; 22-j) telesaated; 22-c) õigusabi
(23-b) Kas sinu arvates on oluline, et sinu pereliikmed viipekeelt õpiksid? 23_qsuv2j_91 Multiple Choice 33 (23-ba) jah; (23-bb) ei
(24-a.) Kas sinu lapsed, lapselapsed või lapselapselapsed oskavad eesti viipekeelt? 24_619v8y_24a_75 Multiple Choice 84 (24-aa) jah; (24-ac) osad oskavad ja osad ei oska; (24-ab) ei
(24.) Kas sul on lapsi? 24_619v8y_44 Multiple Choice 124 (24-a) jah; (24-b) ei

Data export

(code block in R script to export the wrangled data as Excel-compatible CSV files)


Graphs

Metadata


Question: (1.) Sugu:
Internal ID: 1_31be3i_2
Type: Multiple Choice
N participants: 150
N answers: 150

Question: (2.) Vanus:
Internal ID: 2_u18bdv_5
Type: Number Entry
N participants: 150
N answers: 150

Question: (3.) Kus Sa elad?
Internal ID: 3_mm4s4o_8
Type: Dropdown
N participants: 150
N answers: 150

Question: (4.) Palun määratle täpsemalt oma elukoht järgnevate hulgast:
Internal ID: 4_1scbsx_12
Type: Multiple Choice
N participants: 147
N answers: 147

Question: (12.) Kuidas Sa end määratled ehk identifitseerid?
Internal ID: 12_j32s1b_71
Type: Multiple Choice
N participants: 150
N answers: 171

Question: (13.) Milline on teie kuulmise seisund?
Internal ID: 13_ag5y4w_74
Type: Multiple Choice
N participants: 150
N answers: 150

Question: (14.) Millises vanuses sul kuulmislangus diagnoositi?
Internal ID: 14_m2kj4j_4
Type: Multiple Choice
N participants: 124
N answers: 124

Question: (15.) Mis on sinu kuulmislanguse põhjus?
Internal ID: 15_434lfw_8
Type: Multiple Choice
N participants: 124
N answers: 149

Question: (16.) Kas sinu peres on peale sinu veel kurte?
Internal ID: 16_xlnzef_52
Type: Multiple Choice
N participants: 124
N answers: 124

Question: (17.) Kas Sinu pereliikmete hulgas on kurte?
Internal ID: 17_pqbd2y_20
Type: Multiple Choice
N participants: 26
N answers: 26

Question: (24.) Kas sul on lapsi?
Internal ID: 24_619v8y_44
Type: Multiple Choice
N participants: 124
N answers: 124

Question: (24-a.) Kas sinu lapsed, lapselapsed või lapselapselapsed oskavad eesti viipekeelt?
Internal ID: 24_619v8y_24a_75
Type: Multiple Choice
N participants: 84
N answers: 84

“(24-a.) Kas sinu lapsed, lapselapsed või lapselapselapsed oskavad eesti viipekeelt?” above. The issue with this was, unlike all other questions, this is a separate question that shares page ID (619v8y) with its related question 24, so the function that merges questions and related comment boxes (usually 1 question per page ID) failed here, but fixed it manually. Note that this only makes sense if the participant indicated they do have kids; therefore the smaller counts (40 rows of no answer).



Linguistic demography

Note: I have created graphs for the “Ranking Scale” type questions like (5.), by just counting the top choice, as given the nature of the question, there was no way to indicate a given choice was irrelevant, no way to leave out of ranking it seems - besides leaving an informal comment, but the comment box was for both adding more/other options as well as excluding (otherwise, could do something like average rank per option, which would be interesting). In short I would not recommend using ranking type questions in the analysis, as they were constructed in a way that makes them difficult to analyze systematically. If using these graphs, interpret them as counts of top choices only.

Question: (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend?
Internal ID: 5_ejc2f5_78
Type: Ranking Scale
N participants: 148
N answers: 148

Question: (6.) Mis on Sinu kodakondsus?
Internal ID: 6_m2alzr_18
Type: Multiple Choice
N participants: 150
N answers: 155

Question: (7.) Milline on Sinu kõrgeim omandatud haridustase?
Internal ID: 7_do1t8l_21
Type: Multiple Choice
N participants: 150
N answers: 150

Question: (8.) Millises vanuses hakkasid omandama viipekeelt?
Internal ID: 8_iy46hk_24
Type: Multiple Choice
N participants: 150
N answers: 150

Question: (9.) Millises keskkonnas sa viipekeelt omandasid?
Internal ID: 9_dq286z_27
Type: Multiple Choice
N participants: 150
N answers: 167

Question: (10).Kus või millal kasutad viipekeelt kõige rohkem?
Internal ID: 10_c58i98_142
Type: Ranking Scale
N participants: 149
N answers: 149


HEARING GROUP

Note 1: the document with questions indicates these “groups”, but the explicit request was not to compare or divide the data by groups, hence the graphs below aggregate/count still across the entire dataset (whichever rows have non-missing data), without explicitly filtering or grouping by hearing/deaf groups (the section below does seem to have a smaller number of participants, so perhaps this works as impicitly intended).

Note 2: I removed empty or non-answered responses, which crop up for some questions like 14; otherwise they would show up on the graphs as bars with empty labels.

And as before, for ranking like 16, keep in mind it’s first option counts only, therefore only a few options are displayed.


Question: (14.) Miks oled huvitatud eesti viipekeele õppimisest?
Internal ID: 14_d8lcvy_3
Type: Multiple Choice
N participants: 26
N answers: 27

Question: (15.) Mis on Sinu elukutse?
Internal ID: 15_fosoiu_10
Type: Multiple Choice
N participants: 26
N answers: 33

Question: (16.) Missuguseid suhtlusplatvorme Sa kasutad viipekeeles suhtlemiseks?
Internal ID: 16_5y236p_15
Type: Ranking Scale
N participants: 26
N answers: 26

Question: (17.) Kas Sinu pereliikmete hulgas on kurte?
Internal ID: 17_pqbd2y_20
Type: Multiple Choice
N participants: 26
N answers: 26

DEAF and HARD-OF-HEARING GROUP

Again, keep in mind ranking types only count first choice.

Question: (18.) Kuidas sa kõige sagedamini end väljendad??
Internal ID: 18_7ria9b_95
Type: Ranking Scale
N participants: 124
N answers: 124

Question: (19.) Missuguseid suhtlusplatvorme sa kaustad viipekeeles suhtlemiseks?
Internal ID: 19_xy6s2u_17
Type: Ranking Scale
N participants: 123
N answers: 123

Question: (20.) Kellega suheldes sa viipekeelt kõige rohkem kasutad?
Internal ID: 20_bao1qb_82
Type: Ranking Scale
N participants: 124
N answers: 124

Question: (21.) Kuidas suhtled kuulajatega, kes viipekeelt ei oska?
Internal ID: 21_qijxkm_26
Type: Multiple Choice
N participants: 124
N answers: 212

Question: (23-b) Kas sinu arvates on oluline, et sinu pereliikmed viipekeelt õpiksid?
Internal ID: 23_qsuv2j_91
Type: Multiple Choice
N participants: 33
N answers: 33


(1.) Mis on peamine keel, millega end määratled?
Viipekeel.
viipekeel,suuline
emakeel ja viipekeel
väga vähe loe aga ei sa pikka lause lähe alvasti aru saama mälu pähe
VENE
veneviipekell
vene viipekeel
viipekell venekirjalik
vene viipekeel
русский жестовый язык
veneviipekel
русский
русский
venevipekel
eesti
eesti keel ja viipekeel
eesti keel, viipekeel ja emakeel kasutavad ainult.
Eesti keel
eesti keel eesti viipekeel töökeelena
suulise keel , viibe keel
eesti keel eesti viipekeel inglise keel
viipekeel
eesti viipekeel
eesti keel
Eesti keeles ja viipekeele.
EEsti viipekeel
ei tea täpselt vastust
viipekeel, kultuurne viipekeel
eesti viipekeel
eesti viipekeel
viipkekeel eesti
eesti kee viipekee, est kirjutan 15% .vene. kirjutan hea
viipekeel.
Viipekeel
viipekeeles
eesti keel eesti viipekeel
Eesti viipekeel
viipekeel, kõnekeel, kirjakeel
Eesti viipekeel Eesti keel Vene viipekeel Rahvusvaheline viipekeel
internet meedia
eesti viipekeel
viipekeel, eesti keel
eesti viipekeel ja eesti keel
eesti viipekeel
eesti viipekeel
eesti viipekeel, eesti keel
eesti keel
eesti keel
Eesti viipekeel
eesti viipekeel
minu esimene keel on eesti keeles ja koolis sobradega oppisin eesti viipekeeles.
Eesti viipekeel
eesti viiplekeelt
peamine keel on eesti viipekeel. ülejäänud eesti keel, inglise keel, vene keel.
Eesti keel
vene keel vene viipekeel eesti keel eesti viipekeel
eesti viipekeel
eesti keel,eesti viipekeel
eesti viipekeel
Eesti keel
Eesti viipekeel
eesti viipekeel, eesti keel
eesti ja vene viipekeel
Eesti viipekeel Eesti keel
viipekeel
Eesti viipekeel on mu peamine keel kui ka emakeel
eesti viipekeel
Ei
eesti keel, eesti viipekeel
Üldjuhul ei määratle ennast kunagi keele kaudu, kuna see ei oma enamuses situatsioonides tähtsust. Esimeseks keeleks on loomulikult siiski eesti keel.
eesti viipekeel
Peamine keel on eesti viipekeel, suuline eesti keel, rahvusvaheline keel, vene viipekeel
eesti keel
viipekeel
Eesti keel
eesti viipekeel
eesti keel
eesti keel
eesti keel eesti viipekeel
Eesti viipekeel
eesti keel
vene keel
Eesti keel ja Eesti viipekeel
eesti keel
Eesti keel
viipekeel
eesti keel, eesti viipekeel, inglise keel
eesti keel
eesti keel ja eesti viipekeel
eesti viipekeel
eesti keel
eesti viipekeeles, eesti keeles
eesti keel
vene keel, eesti viipekeel, vene-läti segu viipekeel
viipekeelt
viipekeelt
vene keel
eesti keel
suuline keel sest koolis õpetati viipekeelt. Vanaema ei õpetanud mulle viipekeelt
eesti kõnekeel
eesti keel, eesti viipekeel, soome keel, soome viipekeel
Vene
OMA VIIPEKEEL JA EESTI KEEL
eesti keel ja eesti viipekeel
viiplekeeles ja eesti keel
eesti keel, viipekeel
Viipekeel, eestikeel lugeda
Eesti keel
eesti keel
viipekeel
eesti viipekeel
eesti viipekeel
eesti keel
Eesti Viipekeel
chai latte
eesti viipekeel eesti keel
Eesti keel, vene keel
eesti keel
eesti keel
viipekeel
vene viipekeel on esimene keel
eesti viipekeel eesti kirjakeel
eesti ja viipekeel mõlemad
eesti viipekeel, eesti keel
eesti ja vene viipekeel
ema
eesti keel
Ma mäletan kooliajal ja õppetunnides ainult oraalselt suuliigumine,aga sõnavarad ma ei mõista. Ma jälgin viipekeelt + oraalselt ja võib kehakeel pantomiim + miimika, ma sain sõnavarade arusaama ja ikka edasi õppima( ka uurima).
Eesti keel
Suhtlen rohkem jaah kui viipekeel sest mu sugulased ja perekonnad kuuljad
eesti keel
eesti viipekeel
viipekeel
Eesti keel; teisena eesti viipekeel.
eesti viipekeel
Eesti viipekeel, Soome viipekeel ja rahvusline viipekeel
Eesti viipekeel ja eesti keel
Eesti viipekeel
Läti viipekeel ja Läti keel
Eesti viipekeel ja Eesti keel
eesti keel, eesti viipekeel
eesti keel
Eesti kirjutatud keel, eesti suuline keel, eesti viipekeel, soome kirjutatud ja suuline keel - need on põhikeeled, milles iga päev suhtlen.
Eesti
vahet pole
Loomulikult viipekeel
viipekeel
eesti keel, hispaania keel, esti viipekeel, hispaania viipekeel
ma arvsn et rohkem eesti keel
Vene viipekeel, eesti viipekeel, vene suuline keel, veidi eesti suuline keel

(2.) Mis oli esimene keel, mille omandasid lapsena?
Viipekeel.
suukaudu jälgisin
emakeel
mul ei ole lasta mite kunagi
VENE KEEL
venekell venekirjult
kodus vene keel, koolis vene viipekeel
venekell venekirjakell
vene viipekeel
vene keel
vene
русский
русский
venekeel
eesti
eesti keel suuline
eesti keel ja emakeei
Eesti keel
eesti keel
eesti keel
eesti viipekeel
ei tea
eesti viipekeel
eesti keel
ei meenuta.
eesti keel
ema ja isa
viipekeel
eesti
eesti viipekeel
viiplekeel
eesti keel
suuliselt
Sõrmendamine
viipekeeles
eesti keel
Eesti viipekeel
a,b,c sõrmendamune, viipekeel ja nalja ( idiootsus) viipekeel
Eesti-vene viipekeel
kõik
esimene keel oli eesti keel siis peale haigust omandan eesti viipekeelt
viipekeel
eesti viipekeel?
eesti viipekeel
kakskeelsus
eesti viipekeel
eesti keel
eesti keel
Eesti viipekeel
eesti viipekeel
minu esimne keel on eesti keeles ja 2 klassis koolis oppisin sõbradega eesti viipekeeles.
Eesti viipekeel
oli vana kooliaja eesti viiplkeelt
eesti keel
Vene keel ja eesti keel paralleelselt
vene viipekeel
ema
eesti keel,eesti viipekeel
eesti viipekeel
Eesti keel
Eesti viipekeel
eesti viipekeel, eesti keel
vene viipekeel
Eesti keel kui riigikeel
vene keel
viipekeel ja suul
eesti viipekeel
viipekeel, eesti keel
Vist ema
eesti keel
eesti keel
eesti viipkeel
Suuline eesti keel ja hiljem eesti viipekeel
eesti keel, soome keel, eesti viipekeel
viipekeel
eesti keel
kodukeel & eesti viipekeel
eesti keel
eesti keel
lapsena omandasin esmalt võru keele ja siis koduse viipekeele
eesti keel
eesti viipekeel
vene kell
Eesti viipekeel
eesti keel
Eesti keel
viipekeel
eesti keel
eesti keel
eesti viipekeel
venekeelt sõna oli õues
eesti keel
eesti viipekeel
eesti keel
eesti viipekeel
ma ei mäleta
eesti keel
eesti keel ja suuliselt
eesti kõnekeel
eesri viipekeel
Vene
EESTI KEEL
eesti keel
ma ei mäleta
eesti keel
Viipekeel
Eesti keel
eesti keel
viipekeel
viipekeel
eesti viipekeel
eesti keel
Ei mäleta. Kas oli eesti keel või eesti viipekeel.
vaata
eesti viipekeel
vene keel
kook
eesti keel
peab olema emakeel, nt: ema ,isa, kodu, toit, wc, maga
sama vastus et vene viipekeel on esimene keel
Viipekeel
eesti
eesti viipekeel
venekeeles
ema
eesti keel
Esimene keel tuli mu õde(kurt) ja mu vend(kurt),aga mu vanemad olid kuuljad
vene keel
Ei mäleta,kahjuks
auto, sööma, ..
eesti viipekeel
eesti keel
Eesti keel, teisena oli eesti viipekeel.
eestikeel
Eesti viipekeel
Eesti viipekeel
Eesti viipekeel
Läti keel ja Läti viipekeel
Eesti viipekeel
eesti keel/eesti viipekeel
eesti keel
eesti keel
Eesti
eesti keelt
Viipekeel ja kehakeel
ma ei mäleta.
eesti kõnekeel
ma suheldsn rootsi viipekeel
Vene suuline keel ja pärast hiljem vene viipekeel

(3.) Millist keelt kasutad praegu kõige sagedamini?
viipekeel.
eesti keel, viipekeel
viipekeel
väga vähe
VENE KEEL JA VENE VIIPEKEEL
venekell
vene keel, vene viipekeel
venekell
venekeel
vene keel
vene
русский
русский
venekeel ja venevipekeel
eesti, natuke vene keelt
eestikeelt ja viipekeel
eesti keel
Eesti keel, eesti viipekeel, inglise keel
eesti keel
eesti keel , viipekeel
eesti keel eesti viipekeel inglise keel
viipekeel
eesti viipekeel ja eesti keel
eesti keel
tere
eesti viipekeel
viipekeel
viipekeel
vene
eesti viipekeel
viiplekeel rohker ja kirjutan natuke
eestiviipe keel igapäev
viipekeeklt ja eesti keeles rääkimine.
Kasutan rohkem viipekeelt, ka suuliselt.
viipekeeles
eesti viipekeel
Eesti viipekeel
eesti viipekeel ja huultega rääkimine ja kirjakeel
Eesti vpk
suhe
eesti viipekeelt
eesti viipekeel, mõnikord vene viipekeel
eesti viipekeel, eesti keel ja inglise keel
eesti viipekeelt
eesti viipekeel, eesti keel
eesti viipekeel ja eesti keel
eesti keel
eesti keel
Mõlemat eesti viipekeelt ja eesti keelt
eesti viipekeel
mina kõige rohkem kasutan eesti viipekeeles ja eesti keeles.
Eesti viipekeel ja keel, Inglise keel, Vene viipekeel
Rohkem mõlemal viipekeelt ja kirjalik
eesti viipekeel, eesti keel, inglise keel, vene keel(suuline).
Eesti keel ja vene keel, lisaks ka eesti viipekeel
eesti keel eesti viipekeel
armastan sind - eesti viipekeeles
eesti keel,eesti viipekeel
eesti viipekeel
Eesti keelt ja eesti viipekeel.
Eesti viipekeelt
eesti viipekeel
eesti ja vene viipekeel, ja eesti keel
Eesti viipekeel Eesti keel
Eesti keelt
viipekeel
Eesti viipekeel rohkem kui mõned vene viipekeel
eesti viipekeel, suuline eesti keel
Rohkem
eesti keel, eesti viipekeel
eesti keel
eesti viipekeel
Eesti viipekeelt ja suulist eesti keelt
eesti keel, soome keel
viipekeel
eesti keel töötades-eesti viipekeel
eesti viipekeelt kui ka eesti keel
eesti keel viipekeel
eesti keel eesti viipekeel
eesti keel eesti viipekeel
eesti viipekeel
eesti keel,vene keel,soome keel
vene
Eesti keelt
ka vene keel
Ikka eesti keelt :)
viipekeel
eesti keel
eesti keel
eesti kirjutatud keel, eesti viipekeel, eesti keel
Eesti viipekeel ja vene keelt ja mõned rahvusevahelise keel
eesti kõnekeelt
eesti viipekeel + eesti keel
eesti keel
vene keel, eesti keel, eesti viipekeel, vene-läti segu viipekeel
eesti viipekeelt, vene viipekeelt ja rahvusvaheline viipekeelt sagedamini
русский
eesti keelt ja viipekeelt
suuliselt
eesti kõnekeel
soome viipekeel , eesti viipekeel
Vene
EESTI KEEL JA VIIPEKEEL
eesti keel
eesti viiplekeeles
eesti keel rääkimine siis viipekeel.
Viipekeel
Eesti keel
eesti keel
viipekeel
eesti viipekeel
eesti viipekeelt
eesti keelt
Eesti Viipekeel
eesti viipekeel eesti keel
eesti keel, vene keel
eesti keel
eesti keel
eesti keel viipekeel ja emakeel
eesti viipekeel
Eesti viipekeel ja eesti kirjakeel
eesti ja eesti viipekeel
eesti viipekeel, eesti keel
vene viipekeel ja rääkida koos vanematega
muu
eesti keel
Eesti Viipekeel laenas rohkem vene viipekeelt ,ma tahan vana eesti viipekeelt tagasi
Eesti
Kodus kogu aeg suhtleme perega ja nt sõbrad siis viiplevad
sööma, uudised. klubi,..
eesti viipekeelt
eesti keel
Eesti keel (suuline); eesti viipekeel, vene keel (suuline), inglise keel (suuline).
eesti viipekeel
Inglise keelt
Eesti viipekeel (kõige rohkem) ja eesti keel
Eesti viipekeel ja inglise keel
Eesti viipekeel ja eesti keel.
Eesti keel, sest abikaasa ja lapsed on kuuljad
eesti keel/ eesti viipekeel
eesti keel
eesti keel
Eesti
eesti keelt
Eesti ja Soome viipekeel
viipekeel
hispaaia keel, hispaania viipekeel, eesti keel, eesti viipekeel
rohkem rootsi keel
Kõige rohkem vene keelt, enam kaustada eesti viipekeelt

(4.) Millist keelt kasutatakse praegu sinu kogukonnas kõige sagedamini?
viipekeel
viipekeel
räägimine ja suuline
samuti ka ei sa tõesti lähe väga halvesti lugemis aga ei kasuta
VENE KEEL
venekell
vene viipekeel
venekell
русский язык
vene keel
vene
русский
русский
venekeel
eesti keel, eesti viipekeel
viipekeel
kõigil eesti keeled
Eesti keel
eesti keel
eesti keel ja viipekeel
eesti viipekeel eesti keel
viipekeel
eesti viipekeel
eesti keel
tereja head aega.
eesti viipekeel
viipekeel
viipekeel
eesti
eesti viipekeel
viiplekeel rohker
est vpkl
viipekeelt
Eesti viipekeel, mõnikord vene viipekeel
eesti viipekeeles
eesti keel
Eesti viipekeel
viipekeel, kirjakeel
Eesti vpk
Eesti viipekeelt
eesti viipekeel, eesti keel
eesti viipekeel
eesti viipekeelt
eesti viipekeel, rv, vene viipekeel
eesti viipekeel ja eesti keel
eesti keel eesti viipekeel
eesti keel
Eesti viipekeel
eesti viipekeel
eesti viipekeeles ja eesti keeles
Eesti viipekeel, vene viipekeel, eesti keel ja inglise keel
minu kogukonnas kõige sagedamini on eesti viipekeelt
eesti viipekeel, eesti keel, inglise keel, vene keel(suuline).
eesti keel
eesti keel eesti viipekeel
ei oska öelda
eesti viipekeel,eesti keel
eesti viipekeel
Eesti viipekeel
Eesti viipekeelt
eesti viipekeel
eesti viipekeel ja eesti keel
Eesti viipekeel Vene viipekeel
eesti keelt ja inglise keelt
viipekeel
Eesti viipekeel ja mõnikord Vene viipekeel
eestiviipekeel ja suuline eestikeel
Rohkem
eesti keel, eesti viipekeel
eesti keel
eesti viipekeel ja eesti keel
Eesti viipekeel ja suuline eesti keel
eesti keel, eesti viipekeel
viipekeel
eesti keel nii suuline kui kirjalik
eesti keel & eesti viipekeel
eesti keel viipekeel
eesti keel
eesti keel
eesti viipekeel
eesti keel kui ka vene keel
vene
Eesti keel
eri keele näita vene keele laenus
Eesti keelt
viipekeel
eesti keel, eesti viipekeel, inglise keel
eesti keel
eesti keel ja eesti viipekeel
Eesti viipekeelt
eesti keelt
eesti viipekeel
eesti keel
vene keel, eesti keel, eesti viipekeel, vene-läti segu viipekeel
eesti viipekeel, vene viipekeel ja rahvusvaheline viipekeel
русский
eesti keelt
suuliselt ja vahest viipekeel
eesti kõnekeel
soome viipekeel, eesti viipekeel
Vene
EESTIKEEL JA VIIPEKEEL
eesti viipekeelt
eesti
mõlemad. Eesti kui ka viipekeel.
Viipekeel
Eesti keel
eesti keel
viipekeel
eesti viipekeel
eesti keelt
eesti ja inglise keelt
Eesti Viipekeel
eestiviipekeel
eesti keel, vene keel
eesti keel
eesti keel
eesti keel viipekeel
eesti viipekeel ja eesti keel
Eesti viipekeel
eesti
eesti viipekeel, eesti keel
vene ja eesti viipekeel
muu
eesti keel, vene keel, viipekeel
Minu viipekeelt on rohkem eesti ,ja ka meenutan vana eesti viipekeelt
eesti
pärast näeme, tead, kas tuled, lähen,..
eesti viipekeelt
eesti keel
Eesti viipekeel
Inglise
eesti viipekeel
Eesti viipekeel, eesti keel ja inglise keel
Eesti viipekeel ja eesti keel kirjatud
Eesti viipekeel
eesti keel
eesti ja vene
Kogukondi on mitu - kodus, tööl, trennis, koolis jne. Räägin eesti keeles ja viiplen. Sotsiaalmeediat kasutan kõige enam soomekeelsena.
Eesti
eesti ja vene keelt
Eesti ja Soome viipekeel, rahvusvahelise viipekeel ka kui vaja
viipekeel
hispaania keel
rootsi keel
Vene viipekeel



Note on grids: the grid value explanations were not in data, only in the question, so I manually added them as a caption. The numbers on the cells are counts (essentially sums of the here binary Response variable) just like in the bar plots; here darker color corresponds to higher count.

Question: (12.) Kellega ja kui sageli sa viipekeeles suhtled?
Internal ID: 12_7wqw9b_495
Type: Multiple Choice Grid
N participants: 150
N answers: 1368

Question: (15.) Kus ja kui sageli näed viipekeelt kõnelevaid inimesi? Palun valige sobiv vastus (valida võib rohkem kui ühe).
Internal ID: 15_9fwbha_513
Type: Multiple Choice Grid
N participants: 150
N answers: 1361

Language Attitude & Choice

(11.)Palun märkige, kas te nõustute või ei nõustu järgmiste väidetega, märgistades iga väite puhul sobiva vastuse: 1 - ei nõustu üldse 5 - nõustun täielikult.

Question: (11-a) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end eesti viipekeeles
Internal ID: 11_m36baw_38
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (11-b) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end suuliselt eesti keeles
Internal ID: 11_y9e3n3_91
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (11-c) Ma tunnen end mugavalt kui kirjutan eesti keeles
Internal ID: 11_m1ngtu_95
Type: Rating Scale
N participants: 149
N answers: 149

Question: (11-d) Minu eesti viipekeele viipevara on piiratum kui eesti keele sõnavara
Internal ID: 11_l8mfnx_99
Type: Rating Scale
N participants: 149
N answers: 149

Question: (11-e) Oskan eesti viipekeelt piisavalt, et seda igas olukorras kasutada
Internal ID: 11_5gpcon_48
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (11-f) Tunnen end mugavalt kasutades samaaegselt eesti viipekeel ja eesti keelt
Internal ID: 11_r2amjy_109
Type: Rating Scale
N participants: 149
N answers: 149

Question: (11-g) Minu arvates on viipekeel midagi enamat kui keel, kuna see on osa kultuurist
Internal ID: 11_h7bxz6_113
Type: Rating Scale
N participants: 149
N answers: 149

Question: (11-h) Ma arvan, et enda väljendamiseks eesti keeles on mul rohkem sõnavara kui eesti viipekeeles
Internal ID: 11_7jmt17_117
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (11-i) Minu eesti viipekeele viipevara ei ole alati piisav, et end selgelt väljendada
Internal ID: 11_qqzf5y_58
Type: Rating Scale
N participants: 148
N answers: 148

Question: (11-j) Minu eesti keele sõnavara ei ole alati piisav et end selgelt väljendada
Internal ID: 11_dx8cu9_129
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (11-k) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti keeles kuulja inimesega
Internal ID: 11_i8t3bn_133
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (11-l) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti viipekeeles viipekeelse inimesega
Internal ID: 11_op2ku9_137
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (11-m) Viipekeelse emakeelega inimesed on keeleliselt halvemas olukorras kui eestikeelsed inimesed
Internal ID: 11_ax72wu_141
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

(5.) Järgmisel leheküljel näed väiteid, mida palume sinul hinnata skaalal 1-5. Palun märgi, kas nõustute või ei nõustu järgmiste väidetega, valides iga väite puhul sobiva vastuse.

Question: (5-a) Viipekeelsete kurtide kultuur saab edasi kesta ka ilma viipekeeleta.
Internal ID: 5_44tae4_169
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-b) Viipekeele hoidmine on minu jaoks oluline.
Internal ID: 5_kq2ep6_381
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-c) Minu jaoks on oluline kasutada viipekeelt iga päev.
Internal ID: 5_e8r1p2_427
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-d) See on hea tunne, kui ma saan suhelda viipekeeles.
Internal ID: 5_amqz7j_429
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-e) See ei ole minu jaoks probleem, kui ma näen, et inimesed laenavad viipekeelses vestluses teiste viipekeelte viipeid.
Internal ID: 5_36noe1_431
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-f) Ma muudan oma viiplemise stiili, kui vestlusesse liitub kuulja inimene
Internal ID: 5_4bfzyz_526
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-g) Olen kogenud olukordasid, kus viipekeeles suhtlemine tekitab minus halva, ebamugava tunde.
Internal ID: 5_ffniid_435
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-h) Minu kogukonnas toetakse piisavalt palju viipekeelte kasutamist.
Internal ID: 5_6swhqe_437
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-i) Viipekeeli peaks koolis õpetama.
Internal ID: 5_vjs6y2_439
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-j) Minu koolis õpetatakse/õpetati viipekeeli
Internal ID: 5_5f3cpv_441
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-k) Viipekeele kasutajate jaoks on oluline, et nad saaksid edasi anda oma keeleoskust tulevastele põlvkondadele.
Internal ID: 5_o55u14_443
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-l) Viipekeele kasutamine on tugev osa minu, kui viipekeelse kurdi identiteedist.
Internal ID: 5_3l4drj_445
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-m) Ma tunnen, et ühiskonnas toetatakse piisavalt viipekeele arendamist
Internal ID: 5_lzwzjw_447
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-n) Viipekeelte kasutamine aitab viipekeelsetel kurtidel lastel ja viipekeelsetel kurtide perest pärit kuuljatel lastel (CODA) koolis paremini hakkama saamist, edu saavutamist
Internal ID: 5_4lmhx9_449
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-o) Ainult viipekeelsed kurdid peaksid viipekeeli õpetama.
Internal ID: 5_e62lps_451
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (5-p) Viipekeelsete kurtide vanemate kuuljad lapsed (CODA) peaksid õpetama viipekeeli.
Internal ID: 5_fcyoln_454
Type: Rating Scale
N participants: 150
N answers: 150

Question: (6.) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide inimeste heaolu.
Internal ID: 6_y5ugih_456
Type: Rating Scale
N participants: 149
N answers: 149

Question: (7.) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide vanemate kuuljate laste (CODA) heaolu.
Internal ID: 7_3wrx8u_463
Type: Rating Scale
N participants: 147
N answers: 147

Note: the following contain comments only, just outputting them as such
(8.) Palun põhjendage, kirjeldage lähemalt oma vastuseid 6. ja 7. küsimusele. Miks sa nii vastasid?
Ema ja Isa õpetavad viiplekeel kuula lapsete.
viipekeel on minu jaoks arusaadav ja selgelt
ma ei oska vastata.
viipekeele kasutamine kurtide
IU
peaks opetama, oluline
ok
нужно общение с глухими со слышающими когда знает жестового языка
больше комуникабенности среди родителей и детей, больше понимания и выявление проблем внутри семьи для лучшего состояния психологического и душевного).
будет легче найти общий язык между детьми и родителями, и решить заранее разные проблемы
Я думаю,что легче общаться когда знаешь жестовый язык.
lihtsam suhelda, omavaheline hea läbisaamine, info kättesaadavus
pole kogemust
ei oska öelda
Neil on võimalik end vabalt väljendada kõiksugustes situatsioonides
Ei tea. Pole kuulnud ega lugenud sellisest teemast kuigi palju. Pole kujunenud enda arvamust.
Ühteist mõistmine , arendamine , toetamine ,usaldamine nagu tunneks võrdselt inimesena :)
Nad on võimelised mõtlema ruumiliselt ja seetõttu on ka neil lihtsam nt. matemaatikas ruumilisi kujundeid ette kujutada. Nad on võimelised kohanduma uute olukordadega ja on võimelised funktsioneerima erinevates keeltes korraga.
hea side suhe
Viipekeel annab kuuluvus tunde
Ei ole ise CODA ega ole seda teemat piisavalt uurinud, et anda hinnanguid.
vaja rohkem viipekeele.
pole kuulnud
tulevikku keegi oskab teise keegi aitma viipekeelt
keeleoskus laiem kui tavakuuljatel.
ei
ei.
Et saaksid tööle minna viipekeeletõlkijaks.
Vaja tulevikus viipekeeletõlkijad.
kasulik kogemust suhelda
Nii saavad kurdid vanemad paremini aru
Tavakoolides, kus õpivad CODA lapsed, on probleemid eesti keelest, ebakindlusest, erinevast kultuurist jne
CODA saab kes rääkimise kaudu viipetõlge
Pole veel lugenud uuringuid, mis kinnitaks väiteid. Ei hakka siin oletama, mis ja kuidas teistel hea oleks.
CODA oskab vabalt viipekeelt siis on vabalt omavahel viibelda..
kurdid vanemad ja CODA lapsed saavad vabalt suhelda..
nad saaksid mugavalt väljendada. CODA puhul voibolla natuke vähem aga vähemalt nende vanemad saaksid neist aru paremini siis tekiks hea tuju
molema osapoolte moistmine
lihtsalt tundub nii
Saavad ennast väljendada nii nagu soovivad.
ei tea

Sest viipekeele kasutamine võimaldab kurtidel väljendada oma mõtteid, tundeid ja soove ning suhelda ja end arendada, luues kooskõla iseendaga. Kui ühiskond arvestaks rohkem kurtide vajadustega või enamus kuuljatest oskaks viipekeelt ning tõlkide arv oleks suurem, siis see suurendaks kindlasti kurtide heaolu.

Kurtide vanemate kuuljate laste kohta ei oska ma öelda, sest ma ei ole CODA ning samuti ei tea palju CODA oma kogemustest ja kuidas see mõjutab neid jne.
jh, mõlemad on head
ma arvan et eesti viipekeeles annavad varaklult märku ja keele arenevad.
Sest nad on rohkem kurtide ühiskonnas ja visuaalne keel saab kõigest aru ning toob lähemale kui oma laps kasutab vanemate emakeel. Lapsel levib keele oskus ja tekkib motivatsioon rohkem õppida ja tahe suhelda. Igasuguseid plusse ainult saab sealt.
Raske öelda…
aitab inimesele paremini arusaamine, kindel turvatunne ja ligipääsetavus.
Ühe keele ( nt viipekeele) hea oskamine toetab teise keele omandamist
viipekeele oskus suurendab heaolu sellega, et sa saad vabalt suhelda oma vanematega ja mõista neid rohkem, samuti väljendada oma tundeid.
kui kodus kurt vanemaga juhtuks õnnetus, kuulja laps saks helistada ja samal ajal saaks kurdiga suhelda
pereside/suhe on olemas-oleneb keelest mis kodune keel kasutakse
Mina ei oska ka põhjendada ega arvamust või seisukohta esitada. Kuna lapsed on nii erinevad ja üksühest vastust ei saagi anda.
Kurdid- nende keel on naturaalne viipekeel, soovivad hea mõttega ühtselt ja vabalt kuuljatega suhelda kui nad oskavad viipekeelt. Ei tunneks end tõrjutatuna. See on eesmärk. CODA- Vanematega saavad vabalt suhelda, ka õe- ja vennaga. Ei peaks tõrjutatuna perega olles tundma.
Keeleline mõistmine
lihtsalt tunnen nii et kurdid on paremad õpetajad aga samas coda on ka abiks vist
CODA laste viipekeele õppimine ja kasutamine on vabatahtlik (mitte kohustuslik). Omadused mängivad rolli.
CODA saab vabalt vanematega suhtelda kui hea mõistlik , ei soovita vähe suhtelda kui ei saa aru rohkem. Kurdid vanemad ei pea peamise suulise suhtelda kui püüda,sest hääl ei ole parem
kui ühiskonnas oleks viipekeele kasutamise oskus suurem, siis kurtide vanemate kuulajd lapsed vabaneksid lisa kohustuseks olla tõlgiks ja info vahendajaks kahe maailma vahel.
Viibetega koos kõnet
See on vaimselt positiivne, kui inimene saab end oma esmakeeles väljendada.

Kuna kurtide jaoks on viipekeel kõige ligipääsetavam ja kõige hõlpsamini omandatav suhtlusvahend, siis on üsna loomulik, et selle kasutamine võimaldab neile suuremat ja tähendusrikkamat ligipääsu mistahes olukorras.

CODAde puhul on viipekeel oluline eelkõige peresuhetega seonduva heaolu ja turvalisuse tagamisel.
Olen paljude CODA lastega kokku puutunud, nad tunnevad vastikkust kui kurdid vanemad häälega räägivad.
Sest lihtsam arusaadav.
Kurdi jaoks on viipekeel lomulik suhtluskeel, milles ta suudab end kõige paremini väljendada ja infot vastu võtta. CODA-l ei teki viipekeeles suhtlemisel barjääri vanematega, kuid tal võib tekkida probleeme koolis, kuna kõne ja kirjutamine ei pruugi olla teiste lastega samal tasemel (vajab juba varasest lapsepõlvest logopeedilist abi)
ei tea
Ma ei oska öelda.
CODA lapsed võiksid sellele ise vastata
hea on olla keele sees, mille oled juba varases lapsepõlves omandanud
viipekeel on kultuuri osa ja kui viipekeelne inimene saab suhelda oma emakeeles, on ta osa kogukonnast ja kultuurist.
Ma arvan, et see on pere siseasi ja seda kohustust ei saa kuuljatele lastele panna. See vajadus peaks tekkima loomulikul teel
Tavakoolis puudub eesti viipekeele tund
ei tea,mida nad suhtlevad oma vahel
Помогает хорошо понять друг друга на языке жестов, нужна всегда помощь, если что-то важное происходит, помочь переводить, и в каждой повседневной жизни.
Kurdid saavad viipekeele kasutamise kaudu enesekindlamaks ja iseteadlikumaks. CODA muutub viipekeele kaudu iseseisvamaks ja hakkajaks. Nende jaoks pole iga olukord keeruline. CODA on kuuljate ja kurtide maailma ühenduslüliks.
vaja kui kuulija nõrge kuule siis abi zest või viipekeeleks
Samas keeles suhtlemine loob suhtlussilla, kõik osapooled saavad üksteisest aru.
Mistahes perekonnas peab olemas olema kõigile ligipääsetav keel, milles omavahel suheldakse ja oma mõtteid ja tundeid väljendatakse.
Saab paremini igapäeva asju arutada.
Ma usun, et küsimuse 6 ja 7 all mõeldi viipekeele õpetamist alates algkoolist. Koolikiusamise põhjus on erinevus. “Tema” erineb “meist”. Minu koolipõlves ei osanud ka õpetaja seda erinevust adresseerida. Seega, kui koolis on viipekeele õpetaja, see aitab nii pedagoogi kui ka õpilasi. Ja teiseks, kui klassis on vähem pingeid, on sõprussidemete loomine kergem ja üks olulisemaid koolistressi allikaid on sellega likvideeritud.
viipekeel toetab kurtide kultuurilist ja sotsiaalset identiteeti, aidates neil end aktsepteerituna tunda. CODA-de puhul võimaldab see sujuvat suhtlust oma vanematega ning tugevdab peresuhteid.
minu laps on kuulja ja kuuljate maailmast, tal pole ühtegi kurti sõpra. ei näe, kuidas tema heaolu suureneks
Kommunitsioon ongi kõige olulisem selle suhtes.
Keel kui suhtlemisvahend on oluline osa näiteks lapse ja tema vanema vahelise suhte loomisel ja hoidmisel. Kuulmispuudega inimese jaoks võib osutuda keerukaks või võimatuks suulise keele omandamine kuuljaga sarnasel oskustasemel. Seega võib olla viipekeel väga vajalik, et perekond, kuhu kuulub kurt inimene, saaks viipekeelse suhtluse kaudu toetada ja hoida head suhet ja pereliikmetevahelist sidet.
tulevikus on vajalik viipekeele oskus näiteks perega suhtlemine
Coda oskavad viipekeelt, siis vanemad saavad suhelda,tõlki abi,…jne
СОDA это хорошо и полезно понтмать между глухих и слышащих
Kurtide kuuljad lapsed saavad kurtidele vanematele väljendada oma tundeid ja emotsioone
ma ise olen vaegkuulja ja kui ma kõrvast ära võan siis ei kuule laste häält vaid kasutan viipekeelt. mu kolm last on kuuljad ja vähe oskavad kasutada viipekeelt
cCoda lastel pole viipekeelest kasu ,sest nad jätkavad elu kuuljate maailmas
Et laps saaks kurtide vanematega rääkida oma muredest, mõtetes ning küsida abi.
Потому что легче общаться на языке жестов, дает позитивно, и спокойствие.
MU LAPSED SAAVAD MEID AITADA VIIPEKEELE TÕLKIDA,KUI ON VAJALIK
Ei oska öelda
ma ei teadnud seni sandra kusis kusimusi esitada, mõtlesin miks mitte.
arendab.
Siis on parem suhelda ning tulevikus on lapsel ka lihtsam suhelda kõigiga
Kasutades viipekeelt saavad nad olla samas infoväljas, neile on ligipääsetavad samad võimalused, mis kuuljatele
Kui viipekeel on kurdi emakeel, suurendab selle kasutamine heaolu, kui kogu asjaajamine on kõige omasemas keeles võimalik. CODA heaolu ma hinnata ei oska, kuid võimalik, et kui kurtide vanemate võimalused on paremad keele kasutamiseks, väheneb CODA vastutus ja suureneb ka heaolu.
mis õige sõna viipekeel, näiteks “riik”, on mõni vale viipekeel märk “riik”
viipekeel on tähtis,oleks vaja rohkem avalikult viipekeeles
Mu arvates see on oluline sest saaksin vabalt lastega viipekeelt suhelda, aga mõned lapsed ei soovi sügavalt viipekeelt õppida, siis neid ei saa sundida. Kuuljate vanematel oleks ka hea viipeleelt õppida, sest saab ka lastega rohkem sügavalt suhelda, nagu oma mõnusas kodus.
annab väärikuse ja vastastikuse mõistmise, tugevdab suhteid
Annab võimaluse suhelda oma vanematega, ehk tugevdab pereliikmete vahelisi suhteid.
kurtidel viipekeele kasutamine nende igapäeva elus annab kindlasti heaolu, kuna see on nende emakeel ja nad tunnevad ennast kindlalt selles keeles. Teises pooles on CODA lastel natuke raskem, kuna neid võidakse kiusata sellepärast koolis, väljas, tööl jne.
Heaolu ei sõltu ainult keelest, vaid omavahelistest suhetest. Keelt saab alati omandada.
Kui minu kuuljast vanemad oskaksid viipekeelt, oleks mul palju kergem suhelda
Kaasatus ja inforuumist maksimaalne osasaamine parandavad vaimset tervist.
kurdid on lihtsam oma emakeel automaatselt viipekeel. Coda lapsed siis keerulised, oleneb kasvamist, lapsest hea viipekeel, kui käivad koolis lõpetada aga käivad tööl siis võib väheneda viipekeelt. sest elavad eraldi vanematest. osad coda meeldivad viipekeelt siis õnneks.
Viipekeel on alus vanemate ja laste vahel. Kui on teineteisemõistmine ja inimese meeleseisund tuleneb sellest.
On loomulik,et kurtide vanemade kuulja laps oskab viipekeelt
CODA lastel on viipekeel esmane suhtluskeel, vanematega kontakt on ülioluline.
viipekeel on tervislik ja ilus ;)
vanemad saab õpetada lapsele nagu ühe sõna ja pärast veel õpetada
mu pere on kurtid. ma ei oska öelda.
Kurtide heaolu suurendab viipekeel, sest see on kurtide esimene keel. CODA tunnete kohta ei tea, neil on viipekeel esimene keel ainult umbes 5 eluaastat, siis muutub see minu arust, edasi eelistavad nad suulist kõnet.
Mulle meeldib kõige rohkem Tartu Ülikooli viipekeele kurssus,kus oli õpetanud üliõpilasidele ,ja ka sõnavarade uurima. 1989 - 1999
Kuna puudega lapsed saavad paremini viipekeelest aru kui suuliselt.
Kui vanemad kurtid et nad õpetavad kohe vabalt lastele viipekeeles arenema Kui kuuljad ,see on raske ,õpivad koolis,tõlkijad jne
Mitte kõik, vaid osadel häbeneb viipekeele kasutamisest.
Arvan nii et ongi hea. ei oska täpset vastust anda.
kuulja saab vabalt viipekeelt
Kurtide heaolu Suhtlusvõimaluste paranemine – Emakeeles suhtlemine vähendab isolatsiooni ja parandab sotsiaalset kuuluvust. Enesehinnangu tõus – Võimalus väljendada oma mõtteid ja tundeid ilma keelebarjäärideta, suurendab enesekindlust. Hariduse ja töövõimaluste paranemine – Ligipääs haridusele ja tööturule paraneb, kui viipekeel on aktsepteeritud ja toetatud. Vaime tervise toetamine – Viipekeeles vabalt suhtlevad inimesed kogevad vähem stressi ja depressiooni, kuna nad saavad oma emakeeles abi ja tuge.CODA laste heaolu Tugevam perekondlik side – Kui CODA lapsed valdavad viipekeelt, paraneb nende suhtlus vanematega, mis aitab kaasa turvalisele ja toetavale peresuhtele. Identiteedi tugevnemine – CODA-d, kes oskavad viipekeelt, tunnevad end kahe kultuuri – kuuljate ja kurtide – osana, mis võib suurendada nende eneseväärtust. Sotsiaalsete oskuste areng – Kakskeelsus (viipekeel + kõnekeel) aitab lastel paremini kohaneda erinevate sotsiaalsete keskkondadega. Vaimse tervise kaitse – Kui CODA-l on võimalus vabalt suhelda oma vanematega ja kurtide kogukonnaga, vähendab see stressi ja
panin ei tea
Tore oleks et tulevikus saab paremaks muuta ja näitavad teistele et eesti viipekeel on olemas,et keegi teaks. Näitavad ka teistele et kurdid saavad alati oma eluga hakkama sest tavaliselt kuuljad arvavad alati negatiivselt.
Eesti viipekeele kasutamine ei tee neile halba. Iga imik (0.-3. eluaastat) vajab raudselt viipekeelt või suulist keelt kui vahendit suhtlemiseks ja aju arendamiseks.
Kuuljatel lapsel on enda oma kultuur, kuid see oleneb ka perest. Kui laps eelistab kuuljate kogukonnas olla, siis eesti viipekeel ei aita midagi.
Coda puhul ma ei osanud vastata. Aga kurtide viipekeele kasutamine suurendab kindlasti heaolu.
Nad saavad end väljendada oma harjumuapärases keeles- viipekeeles, Mina, codana, kui õppisin kõrgkoolis, siis tõlkisin keerulisemaid loenguid mõttes endale eesti viipekeelde
sest tahan et laps saaks aru ja mis on kurtide maailm
Ilmselgelt vajab viipekeelne kurt laps kakskeelset õppemeetodid (st eesti keel kõrvuti eesti viipekeelega). Kuid mispärast peaks kuuljatele lastele suurema edu koolis tagama see, kui nad õpivad eesti viipekeeles? Ilmselgelt pole see nende heaoluga mingilgi määral seotud. Vaegkuuljad lapsed - nende kool ja õppekeele valik ja otsustatakse lapse enda, vanemate ja spetsialistide ühistöös.
Üksteise mõistmine
ei oska öelda
Oleneb laste soovidest kas tahab viipekeelt, lastevanemad ei saa sundida
ma ei oska öelda täpsemalt.
See on nende loomulik keel
selleparast mu laps on coda
Kuulmispuudega vanemad peaksid oskama eesti viipekeelt, kui nende laps on kurt, et nad saaksid suhelda läbi mõistmise.

(9.) Mis Sinu arvates aitab kaasa sellele, et viipekeelsed inimesed kogukonnas jätkaksid viipekeele kasutamist?
raske vastu.
viipekeel edasi areneks
jah
jätkaksid viipekeele kasutamist
hoida, et oleks ikka tõlke olemas
mne nuzen perevod4ik
tolk peab oelma, koolis opetama peab
мне нужен переводчик
переводчик
нужен переводчик
на жестовом языке комфортно общаться
больше общения и развитие информации дальше).
лучшая связь при общении
на жестовом языке комфортно общаться
kontaktid, üritused, suhtlused
ei oska öelda
peaks olema
Oma keele väärtustamine, hoidmine, õppimine
Mina arvan, et ilma viipekeeleta ei saaks kogukond toimida, sest omavahel oleks suhelda raske.
arenemine, toetamine , turvaline
  1. Oluline on säilitada Eesti viipekeel, mitte laenata kuskilt välisriigist või rahvusvahelisest keelest viipeid Eesti viipekeelde. Nii tehes kaotatakse tõeline Eesti viipekeele idenditeet. Kahjuks on absurdseid viipeid juurde tekitatud Tallinnas, mis omakorda tekitab segadust suheldes Tallinna kurdiga. Uue viipe loomisel ei tehta üldse koostööd ülejäänud Eestiga. Samuti on ka probleemkoht see, kui on võetud AINULT kuulda Tallinna kurtide ettepanekuid viipe loomise osas nt. viipekeele sõnastikus on mitu uut viibet, mida reaalsuses ülejäänud Eestis ei kasutata nii tihti või on tegemist laenatud viipega nt. vene või rahvusvahelisest viipekeelest. Oluline on dokumenteerida tõeline Eesti viipekeel, seda ei ole tehtud ja on jäädvustatud nn. Tallinna dialekt Eesti viipekeelest. Kuna tegemist on pealinnaga, siis on eelkõige just jäädvustamisel võetud ühendust nendega ja ei ole arvestatud ülejäänud Eesti kurtidega. Näiteks AK viipekeelsetes uudistes või Eurovisiooni Eesti viipekeele versioonis on tekkinud mul paaril korral küsimus, et misasi see viibe nüüd on??
  2. Teavitustööd üleriigiliselt - minge kasvõi näiteks AK või hommikukohvid Anuga saatesse ja promoge Eesti viipekeelt, promoge seda, et tegemist on Eesti riigikeelega ja et seda tasuks pigem õpetada vene keele asemel. Paljudel on probleem vene keelega koolis, seega usun, et selle asendamine Eesti riigikeelega ei oleks vastumeelne paljudele. Harimine, harimine, harimine! See tagab selle, et viipekeel ei hääbu nii lihtsas
jah
kurtide kool ühing ülikool tõlketeenus tehnika
Keele kasutamine laiemalt, keele areng, keele populariseerimine, viipekeelsete ürituste korraldamine, viipekeeletõlke tagamine olulistel sündmustel, viipekeelse hariduse jätkumine jne.
ei tea
viipekeel säilib, ka tõlgid hoida
ikka jah
vaba , ei ole pinge
jaa
viiplekeel rohker
sots töötaja võiks viipekeel, vaja et oleks rohkem tõlk ja naf saaksid tulla tõlk. praegu ajad täis ei saa arst, pank.
Kogukonna säilitamine ja rahaline toetus. Vanasti anti rohkem raha riigi poolt, saime tänu sellele mitu korda aastas kokku ühingu ürituste raames. Nüüd on vähem toetust antud ja seetõttu ka vähem kogunemisi.
Jah
jah
aitab paremini aru saada, saavad omavahel suhelda. Rääkides kurtidega on ju pingeline ja võtab aega,et nad saaksid aru
rohkem kättesaadavad korrektsed viipekeeled 0-100 vanuses materjalid
oleneb sõprusest
Eesti viipekeele struktuuri tundmist ja väärtustamist.
jah
on vaja uued viipesõnad avastada
suhtlevad viipekeelt et moistavad trineteist hasti… kui ei kasuta viipekeelt et jääks valesti aru saaama voi arusaamatu
oma viipekeele hoidma, vabalt ligipääs igalpool - asutustes jne et ei tekiks takistusi ja tülpimusi
rohkem infot koigile ja ligipaasetavust
ei oska öelda
Viipekeele edasine õpetamine. Viipekeele tõlketeenuse piisav tagamine, et asjatoimetused saaksid viipekeeles kuulja ühiskonnaga aetud. Kurtide sünnitamine.
  1. Rohkem teadlikkust viipekeelest
  • Viipekeele aktiivne avalikustamine (näiteks muusikavideod, viipekeelsed kurdid loovad mingit saateprogrammi saadetes, kuuljate koolides vaba/valikaine eesti viipekeel jne), siis suurem ühiskond saab toetada viipekeele kasutamist ja säilitamist.
  • on
    ma arvan käia erinevade kurtide üritus , sõbradega (kurtidega või vaegkuuljadega) viipekeele kasutajad suhetemine ja käia erinevadest kurtide koolitust.
    Areneb haridus, ühiskond, kultuur, toetust, arusaamine eri keele olemasolu ja võrdsus tuleb järgi.
    Ei tea öelda
    minu arvates et vaja toetada ja hoida viipekeele väärtused, hea ligipääsetavus ja vabadus. Selleks et suudaks jätkata viipekeele kasutamist.
    Ei arva, et viipekeelsetel inimestel oleks takistusi oma kogukonnas viipekeele kasutamiseks.
    see näitab, et viipekeel eksisteerib ja see on normaalne suhtlemisviis kurdi inimese jaoks
    ei oska vastata
    www kaudu saaks
    Peab olema, sest paljude kurtide inimeste jaoks on viipekeel esimeseks emakeeleks. Identiteet tuleneb keelest ja paljudest teguritest.
    Positiivne sotsiaalne seltskond
    ligipääsetavuse tagamine, ühiskonna teadlikkus
    toetada kõigis kes algatab viipekeelse teadmisi rohkem
    Igapäevane suhtlemine kurtide kogukonnas, koolis, tööl, peres, üritustel, tehnoloogia kaudu.
    Ma arvan, et viipekeele kasutamisele kogukonnas aitab kaasa teadlikkuse tõstmine, viipekeele õpetamine noorematele põlvkondadele ja selle toetamine hariduses ning avalikes teenustes. Samuti on oluline luua rohkem viipekeele kasutamiseks sobivaid keskkondi ja võimalusi igapäevaelus.
    jah
    Haridusasutused , Perekond, Tehnoloogia kaudu viipekeelt, kultuuriline toetus,õigusaktid,institutsionaalne tugi ja teadlikkuse tõus
    viipekeelsed inimesed peavad rohkem enda vajadustest rääkima ja enda igapäevaelu tegmistest kurdi inimesena rääkima ühiskonnale - millised on takistused, mis kuuljate jaoks ei ole hoomatavad
    Jah
    Süsteemi kui terviku toimimine. Viioekeel koolis, lasteaias, keele uurimine, tõlketeenus jne.
    Kõige olulisem on suhtluskekkonna olemasolu. Kaudselt soodustab kindlasti keele kasutamist ka üldine keelepoliitiline olukord.
    Kooshoid
    See aitab paremini arusaadav.
    Kogu info kättesaadavus viipekeeles, tõlkide olemasolu, ümbritseva keskkonna soosiv suhtumine
    rohkem ühistegevusi (ekskursioonid, matkad, spordivõistlused)
    Töötades ise viipekeeletõlgina, siis kindlasti aitab kaasa viipekeeletõlkide olemaolu, et kurdid saaksid vajadusel/soovi korral omale erinevate asjaajamiste juurde tellida tõlgi ja suhelda oma emakeeles.
    Ligipääsetavus takistus muutub vähemaks ja võrdsus muutub võrdsemaks
    viipekeelse ligipääsetavuse tagamine kuulmispuudega inimestele, viipekeele uurimine, õpetamine kõikidele soovijatele, viipekeelest ja viipekeele kasutajatest rääkimine, selgitamine
    millist muud keelt viipekeelsed siis veel kasutaksid….
    Teadlikkus eesti viipekeelest, selle tekkimisest ja olemusest peaks suurem olema. Läbi selle ehk õpiksid nad ka oma keelt rohkem väärtustama ja siis iseendas pidevalt arendama
    ,,
    arvan jah
    Это часть жизни, без этого никак.
    Viipekeeletõlke tagamine, suhtlus viipekeelsete kurtidega.
    ikka vajalik
    Viipekeele au sees hoidmine, selle õpetamine järgmistele põlvkondadele.
    Võimalus oma keelt kõikjal kasutada ja viipekeelse ligipääsetavuse tagamine. Aga tegureid on veel kindlasti tuhandeid. Eelkõige vabadus oma keelt kasutada, sunniga ei saa kunagi häid tulemusi.
    Jaa see loob ühtle ja rohkem võimusi suhtlemiseks.
    Viipekeelsed inimesed - kurdid või tõlgid? Kurtidele on viipekeel primaarne suhtluskeel, siin pole midagi soovitada. Kuid uued viipekeeletõlgid, kes pole CODA’d ei kohta just sooja vastuvõttu kurtide poolt. Kui ikka super kvaliteetset viipekeeletõlki, kes on töötanud oma 30 aastat kurtide heaks, kommenteeritakse, et “Ta on”pole viga”!?” Siis ongi tore, et kurtidel pole tõlke kuskilt võtta! Või mida kurdid sellest arvavad?
    Kurtide kogukonna üritused, klubid ja sotsiaalsed kohtumised, kus viipekeel on peamine suhtluskeel. Digitaalsed tööriistad (nt viipekeele tõlke- ja õppimisrakendused), mis aitavad nii kurte kui ka kuuljaid viipekeele õppimisel ja kasutamisel.Kuuljate julgustamine viipekeelt õppima ja kasutama, et parandada suhtlust kurdi kogukonnaga.
    viipekeele uurimine, hoidmine, TUNNUSTAMINE võrdsena kõnekeelega
    mis see küsimus veel on
    Viipekeelne õpe, eesti viipekeele uurimine, eesti viipekeele väärtustamine ühiskonnas,
    et saaksin aru saamine
    jah,arvan
    пнять друг друга с жестью
    Pidev keelkasutus
    viipekeel on loogiline keel kui me ei kuule ja kuidas saame edaspidi suhelda
    viipekeele korrektne oskus ,lisaks kõnekeelele sõnavara õppimine
    Можно много чего-то нового узнавать, помогают развиваться
    IKKA PEAME HOIDMA VIIPEKEELE KULTUURID
    Sotsiaalmeedia informeerimine, töökaaslastele õpetamine
    jah, kindasti. ilma viiplekeeles oleks raske seisus. kui saab viiple keeles kasutada siis on lihtsalt suhelda.
    Tugevndab viipekeele suhtlus ja oskusi.
    Trükkida viipekeelseid raamatuid
    Piisav tõlketeenuse olemasolu
    Ühiskonna teadlikkus, parem tõlketeenuse kättesaadavus
    ok
    Jah ,on hea uurida viipekeeles
    Jah
    hea keeleõpe - ja kasutus, turvatunne ja aktsepteeritus inimesena ja keele ja kultuuri esindajana
    Viipekeelsed inimesed, kes identifitseerivad end viipekeele kogukonnaga, tunnevad tugevat kuuluvust ja sidet oma keele ja kultuuriga.
    Õpetaksid teistele kuuljate sõbratele viipekeelt (nt töökaaslastele, koolikaaslastele jne). Samuti saavad nad ka vabatahtlikult ise õpetada rühmadena teistele kuuljatele viipekeelt
    kokkusaamised, võimalus kasutada viipekeelt koolis ja peres, võimalus kasutada viipekeelt suheldes kuuljatega (viipeekeele tõlgi vahendusel)
    Kogukonnas mittekuulja inimesed suhtlevad meelsasti viipekeeles. See on ainuke koht kus viipekeeles saab suhelda.
    Kurtide koolide olemasolu.
    igapäeva viipleme siis viipekeel hoiab ja areng
    Kui oleme viipekeelsed inimesed siis jätkame.
    Jätkavad viipekeele kasutamist,sest kurdid on olemas.
    Implantaatide paigaldamisele survestamine meditsiini poolt.
    jah, arvan
    ei oska vastata
    oleks hea rohkem viipekeel kui kirjaliku
    Ühised üritused kogukonnas
    Minu arvates viipekeele kasutama, tähtis riigiinformatsiooni, uudisede eestimaal ja välismaal. Minu lemmik oli tehnika, mina ja sõbrad (mõlemad kuulja ja kurt)sõnavarad tehnika viipekeeles.
    Ei oska vastada, mida selle all mõtlete
    Ei oska öelda
    Saab hoida, kui käiakse ühiselt üritusel, mitte nii, et valitakse oma sõpra gruppi.
    Oleks hea et üritused toimuvad tihti
    peab viipekeelt õppima
    Viipekeele tunnustamine, väärtustamine; viipekeele õpetamine; ligipääsetavus: Viipekeele püsimisel on identiteedi ja kultuuri väärtustamine. Viipekeel ei ole ainult kommunikatsioonivahend, vaid ka kurtide kogukonna kultuuri lahutamatu osa. Kui kurdid tunnevad uhkust oma keele ja kultuuri üle, on suurem tõenäosus, et nad kasutavad viipekeelt aktiivselt ning annavad selle edasi ka järgmistele põlvkondadele.
    arusaada
    Ma arvan et me peame julged olema ja näitama riigile. Ei oska öelda kuidas edasi.
    Hoida ja väärtustada eesti viipekeelt kui Eesti teist riigikeelt ning kurtide kultuuri, mis on ka oluline kogu Eesti ühiskonnas. Samas tehnilised kuulmisvahendid ei ole alati efektiivsed kõigile kuulmislangusega lastele, siis eesti viipekeel jääb kõige paremaks variandiks kuulmislangusega laste keelearenguks.
    Kui viipekeelsed inimesed kasutavad rohkem idioomi, vanu & huvitavad viiped siis see võiks aitada kaasa.
    Rohkem koosviibimist
    Ikka oma keele eest seismine, arendamine ja hoidmine.
    viipekeel on ilus
    Piisavad võimalused seda kasutada, nt viipekeelne tõlge. Piisavalt palju neid, kellega seda keelt kasutada.
    ei oska pakkuda
    olune
    Oluline on et kurdid saavad suhelda teistega ilma takistamata.
    viipekeel on tähtis.
    Ligipääsetavus infole, teenustele, kultuurile viikekeeles, piisav tõlkide olemasolu, ühiskonna suhtumine viiepekeelde
    absolut
    Viipekeel aitab meil paljustki aru saada, näiteks kui vajame abi.



    Language vitality

    Note: these are difficult to plot as the responses are extremely long. As requested, the labels are now turned into numbers instead.

    Option 1: Question: (13.) Milline kirjeldus sobib kõige paremini sinu arvates viipekeele kirjeldamiseks? Palun valida ainult üks variant.
    Internal ID: 13_g3u6f3_499
    Type: Multiple Choice
    N participants: 150
    N answers: 150
    Response legend:
    13-f) Keelt kasutavad kõik vanuserühmad, sealhulgas lapsed. Kõigi vanuserühmade inimesed valdavad keelt vabalt
    13-g) Viipekeele oskajaid (peaaegu) ei ole enam
    13-e) Keelt kasutab enamik lapsi piiratud olukordades, kuid mõned lapsed oskavad seda kasutada kõikides olukordades. Mõned lapsed ja vanemad inimesed valdavad keelt vabalt, kuid mõned lapsed ei valda seda keelt vabalt
    13-a) Seda keelt ei ole juba mõnda aega igapäevaselt kasutatud, kuid mõned inimesed õpivad seda keelt hetkel.
    13-c) Keelt kasutavad peamiselt vanavanemate põlvkond ja vanemad. Ainult vanavanemate põlvkond ja vanemad inimesed valdavad keelt vabalt
    13-b) Keelt tunnevad väga vähesed viipekeele valdajad, enamasti vanavanemate põlvkonnast. Ainult selle põlvkonna inimesed valdavad keelt vabalt
    13-d) Keelt kasutavad peamiselt vanemate põlvkond ja vanemad. Ainult vanemate põlvkonna ja vanemad inimesed valdavad keelt vabalt



    (14.) Kui sul on täiendavaid märkusi viipekeele praeguse olukorra kohta, siis palun kirjutada need siia.
    avalikult viipekeel
    uued viipekeeles ei ole mina harjunud.
    Youtube alati vähe seal saab vaatataks video mite kõik ei ole
    vene viipekeele ja eesti viipekeele kogukond võiks rohkem omavahel suhelda, läbi käija. telekas võiks rohkem saadetel olla nii eesti kui ka vene keelsed subtiitrid.
    vene subtitr
    с русскими субтитрами
    желаю русские субтитры и даже переводчик русский жестовый язык
    мы живём в ида вирумаа, желательно русские субтитры и русский сурдопереводчик.
    ei vasta
    Tehkem koostööd ja jäädvustagem Eesti viipekeel :)
    Mulle ei meeldi võõrlaenud eesti viipekeeles.viipekeeletõlk vähe. Puudub vanade viipevara kogumine.
    ei tea
    ei tea
    viiplen saab
    vene viipekeele kogukond kaob. võiks mõlemaid rohkem õpetada
    Jah tähtis eesti viipekeel mitte rahvusvaheline viipekeele peale.
    ikka veel huvi uus viipekeele sõna jätkub
    Tuleb kaardistada viipekeelsete inimeste vajadusi seoses viipekeelega.
    edasi sammud, tuleb parim
    viipekeelevarad arendada on vaja.
    Väike tüli mis on õige eesti viipekeel ja segatud vene viipekeelega on okei või mitte
    ei tea öelda
    ..
    vana eesti viibed hoida
    Pole
    Tõlkide kättesaadavus,pärand ja identiteet,levimus ja aktsepteerimine
    minu kogemuse põhjal on nn kahte tüüpi eesti viipekeelt - vanem põlvkond kasutab suhtlemisel ka suud lisaks viibetele. aga noorem põlvkond suud ei kasuta, ainult viipleb või sõrmendab
    Ei oska öelda.
    Eesti vk on praegu head võimalused tänu tehnoloogiale.
    Viipekeele kohta kommentaare ei ole, küll aga tagasisidet seniste küsimuste/vastuste kohta. Kuna ei tea, kas küsimustiku lõpus on selleks võimalust ning eelpool pole kommentaaride lisamise võimalust olnud, siis lisan vastamisega seoses tekkinud probleemid siia. 11-d: “Minu eesti viipekeele viipevara on piiratum kui eesti keele sõnavara” - Ei saa sellisel kujul küsimusele vastata, kuna iseenesest ongi suure tõenäosusega eestikeelseid sõnu oluliselt rohkem kui neile viipevasteid (näit. goniomeeter, oksügenaator vm. spetsiifilisel sõnavaral väga suure tõenäosusega viiped puuduvad), kuid see ei tähenda, et viipekeeles väljendumine oleks seetõttu kuidagi piiratum või vähem rikkalik. 11-g: “Viipekeel on midagi enamat kui keel, sest see on osa kultuurist” - ei ole vastuse võimaliku väär-interpreteerimise valguses võimalik sellisel kujul adekvaatset vastust anda, sest kõik keeled on alati üks osa mingist kultuurist. 11-h: “Valjendamiseks on mul eesti keeles rohkem sõnavara kui viipekeeles” - ei ole sellisel kujul päris adekvaatselt vastatav, sest nagu juba küsimuse 11-d juures mainisin, ongi eesti keeles väga suure tõenäosusega rohkem sõnu kui neile viipevasteid. 5-f: “Muudan viiplemise stiili kui vestlusesse liitub kuulja inimene” - antud valikud ei võimalda täpset vastamist, sest kõik sõltub konkreetsest olukorrast ja sellest, kes täpsemalt on vestluspartneriks ning mis eesmärgil vesteldakse. 5-i: “Viipekeeli peaks koolis õpetama” - ei ole sellisel kujul võimalik vastata ja oht on vastuse väär-interpreteerimiseks, sest pole täpsustatud konteksti: kellele, millises koolitüübis, mis tasemel, mis eesmärgil jne. õpetust on mõeldud. 5-l: “Viipekeele kasutamine on tugev osa minu kui viipekeelse kurdi identiteedist” - ei ole võimalik vastata, sest ei identifitseeri ennast viipekeelse kurdina. 5-n: “Viipekeel aitab viipekeelsetel kurtidel ja CODA-del koolis paremini hakkama saada” - Ei saa sellisel kujul vastata, sest leian, et kurte ja CODA-sid ei saa päris samadel alustel käsitleda. 5-o/5-p: “Ainult VPK kurdid või CODAd peaks viipekeeli õpetama” - ei sõltu üldse sellest, kas inimene on kurt või CODA, vaid oluline on pädevus. Kõik, kellel on olemas pedagoogiline ja keeleline pädevus võivad õpetada ükskõik, missugust keelt. See, et inimene on kurt või CODA, ei tee temast automaatselt spetsialisti (samuti nagu kõik kuuljad inimesed ei ole automaatselt eesti keele õpetamiseks pädevad), pealegi ei tähenda kurdiks või CODAks olemine automaatselt seda, et viipekeelt perfektselt praktilisel ja teoreetilisel tasemel vallatakse. 11-d: “Kooli viipekeelsete õppekavade kasutamine” - ei ole võimalik saada aru, mida küsimusega mõeldud on. 13: ükski väide ei ühti tegelikult täielikult minu arvamusega. Valisin 13f (sest vastamata ei saanud lihtsalt jätta), aga tegelikult pole nõus vastuse II poolega (“…kõikides vanuserühmades vallatakse keelt vabalt”), seega valitud vastusevariant ei peegelda päris adekvaatselt
    Viipekeele praegune olukord on et tõlke puudub ja tõlkide koormus suur. Eesmärk et viipekeel püsib ja rohkem arusaadavam, kui koos tõlgiga, tähtsate asjade pärast (arstid, koolid)
    Viipekeel kurtide kogukonnas elab ja areneb, aga väljaspool seda on piisavalt palju takistusi selle kasutamiseks
    on näha, et viipekeel areneb, seda uuritakse, oskajate arv suureneb vaikselt-see teeb rõõmu😊 |
    ei ole
    ..
    ei oska öelda
    Eelmises vastuses ei olnud õigeid variante. Valisin selle vastuse, mida arvasin, et see võiks käia viipekeelse kogukonna kohta. Kogukonda kuuluvad inimesed valdavad seda keelt, olenemata vanusest.
    Seda on vaja suurendada.
    Sotsiaalmeedia ja veebipõhised viipekeele õppimisvõimalused on aidanud viipekeelt rohkem levitada ja populariseerida.Digitaalsed tööriistad, näiteks viipekeele tõlkerakendused ja subtiitritega videod, on muutnud viipekeele kättesaadavamaks ka kuuljatele. Näiteks Eesti Viipekeel Selts kaudu TIKTOK
    ei
    Ainult viipekeelt kasutades ei saa sellest piisavalt aru .Vajalik on sõnu huultega samaaegselt väljendada . Hetkel on näha ,et kurtide sõnavara on väga puudulik igapäevasteks suhtlemisteks kuuljatega .
    ei ole praegu täiendavaid märkusi
    Minu arvates viipekeel ei kao kuhugi. Viipekeel on vajalik inimestele kellel puudub kuulmine. Viipekeel on ainus viis ennast väljendada.
    vaatasin igapool, palju noored viiplevad uue keelt ehk noorte oma viipekeel, osad liiga vanem vanuse gruppi inimesed oskavad oma vanu aega viipekeelt. ma ise saan aru , natuke märkasib kedagi, keegi osad ei saa aru mis keel noorte oma keel ja vanu oma keelt. ma sain kogemuse porkuni kool oma keelt siis hiljem heleni kooli õppida sest heleni kool oma erinev keel. ka lõuna eestis on palju viipekeel erinev ja rohkem vanu aega oma keelt.
    Las jääb samaks
    Implantaadid on mõjutanud seda, et viimased paarkümmend aastat on viipekeelt vähem
    Minu jaoks oli huvitava viipekeelede pildide joonistamine,ma tahan joonistamine tagasi ,aga ma elan talus ,väheaeg. Puudub rahaliselt kokkuleppe
    ei ole
    Alati viiplen lihtsalt
    puudub täiskasvanute ja vanemate kurtidele uuendatud viipekeele koolitus
    ei
    ei soovi vastata
    Osades olukordades ei saa kasutada piiratud ressurssi riikide poolt tõttu
    Ma ise oskan viipekeelt ja kasutan seda hea meelega. Samuti tutvustan ma meelsasti viipekeelt kuuljatele alati, kui võimalus avaneb. Mulle meeldib kurtide kultuur. Samas tunnen kohati, et viimasel ajal on tekkinud eriti noorema põlvkonna kurtide seas teatud äärmus, fundamentalism. Osa noori kurte on muutunud pisut agressiivseks, nõudes viipekeele kasutamist isegi kuuljatel nende omavahelises suhtluses ja rünnates neid, kes julgevad kahelda idees juurutada nt kuuljate koolides püsiv viipekeeleõpe. Kurdid ise, olles kasvanud viipekeelse väikese maailma sees, ei kujuta ette, et enamik maailmast kuuleb ja räägib. Ma pooldan, et viipekeelt võiks õpetada mõnes koolis, kuid üle Eesti kõikides tavakoolides viipekeeleõppe sisseviimist ma küll ei poolda. Mu enda laste koolipäevad on praegu niigi pikad ja nad on väga väsinud, ning kui õppekavasse lisataks juurde veel üks aine, siis veniks nende koolipäevad ja kodus õppimine ilmselt ööni välja. Või siis võetaks viipekeele arvelt ära teisi tunde (eesti keel, matemaatika), kuid needki on ju vajalikud. Ma kardan, et liigse radikaliseerumisega võidakse saavutada viipekeele ja kurtide maine kiire langus elanikkonna seas, tekib trots ja nii saavutatakse hoopis vastupidine tulemus.
    ei oska öelda
    Palju on laenatuid või ülevõetud viipeid rahvusvahelisest viiplemisest. Minu arvates on põhjuseks otsekontakti vähenemine inimeste vahel ja suhtlemine on kolinud internetti ja see on juba rahvusvaheline.
    palju erinevad muud seotud social meedia

    (16.) Missuguseid muutuseid sooviksid näha 20 aasta pärast seoses viipekeele kasutamisega?
    Ma arvan parem Eesti viiplekeelt.
    populaarne viipekeel
    Elame ja näeme!
    vähe kasuta väga päris ei ole rokem
    ei tea
    soovin, et teenused oleks ligipääsetavad viipekeeles: arst, politsei jnejnejne.
    tahan arst teenus viipekeel, tookaaslane suhelda viipekeel, pank viipekeel, tootukassa viipekel, tolk rohkem
    в развитии для общества глухих
    Желаю лучшего переводчика и обслуживания русского языка жестов и даже полицию с переводчиком и в больницу и далее
    ei tea
    я хочу чтобы больше людей знали жестовый язык
    хотелось больше распространения и использования жестовым языком ддя комуникабености людей.
    Хотелось бы чтобы слышащие люди умели владеть жестовым языком, чтобы помочь неслышащим в сложной ситуации.
    Я хочу чтобы большинство людей знали жестовый язык
    rohkem viipetõlke, viipekeele ühtlustamine (vanade ja noorte keel)
    ei oska öelda
    ei oska vastada
    Loodan, et eesti viipekeel on saanud riikliku õppekava, mille järgi õpetatakse emakeelseid ning et neil tekiks seeläbi ka võimalus teha oma emakeele riigieksamit. See omakorda soodustab keele arengut ja keele hoidmist ning väärtustamist kogukonnas üldiselt. Lisaks loodan, et avatakse üks kindel keskus, kus saab pidevalt õppida võõrkeelsena eesti viipekeelt 0-B2 tasemeni, mitte ei pea ootama, kas kord aastas tuleb üks eesti viipekeele algkursus.
    Viipekeelt kasutataks erinevate kanalite kaudu. On viipekeletõlgid, viipekeele robotid, kugtõlke võimalused jne.
    Igas ametis võiks viipekeele oskusega inimene/ inimesed. Koolides viipekeel olemas et areneda oma tulevikuks nagu täisväärtuse elu meil
    soovin näha jäädvustamist üleriigilisel tasemel ja rohkem Eesti viipeid, mitte laenatud viipeid.
    kõik vajalik oleks mugavalt kättesaadaval
    rohkem viipekeeltõlke, rohkem kurte eri ametites, rohkem viipekeelt toetavat tehnikat
    Viipekeel on laiemalt levinud, tavakoolides on valikainena eesti viipekeel
    parimad viipekeele.
    jääb igavesti, ei robot ai
    ei tea
    oleks rohkem viipekeeletõlkijaid
    tahaks ise rahvusvahelist viipekeelt osata. tahan rohkem tõlke, et saaks rohkem osaleda igal pool.
    ei tea
    ma ei tea
    tahan, et kuuljad ja kurdid oleks võrdsed. kurdid võiks ka saada töötada olulistel kohtadel. hetkel kuuljad nagu kõrgemate, okulisematel kohtadel
    Pole aimugi.
    jah
    ei oska öelda
    et oleks igal üritusel viipekeel olemas
    Rohkem materjale 0-100 vanuses
    hoia eesti viipekeele säilitamine. nüüd on märgatatud uut moodsa inglise viipekeele eestis. kurb
    Eesti viipekeelel on üks koht, kuhu kõik materjalid on ühte kohta koondatud. Kõik materjalid, mis on seotud eesti viipekeelega, sh õpetamisega, õppimisega ja tõlkimisega.
    video meedia ja paksu raamatuid viipekeelne AABITS, ka PIIBEL.
    sooviksin et kuuljakogukond oskab viipekeelt et vabalt viibelda
    Robot, kuidas viipleb
    palju inimesi nii kodus kui väljaspool oskavad viipekeelt, ükskõik kui palu oskavad
    Pikk jutt tuleks
    ei oska vastata
    Et viipekeele õpetamine oleks laialdaseim - algaks juba gümnaasiumist algtasemel keelekursusega. Et see oleks ülikoolides valikainena võimalik, et inimesed hoomaksid selle kogukonna ja kultuuri olemasolu. Et viipekeelt võib õpetada nii kuulja, CODA kui kurt - sõltub keelepädevusest, kultuuriteadlikkusest ja õpetamisoskustest. (sest meil on ju Eestis ka prantsuse keele õpetajaid, kes on eestlased!!!!! See pole kultuuri omistamine!!!) Ehk sooviks ka näha, et seda ei võeta nii kurtide keskselt, vaid ollakse valmis kultuuri jagama ka laiema ühiskonnaga.
    Eesti viipekeele mitmekülgne sõnastik äpis, viipekeelsed saadeprogrammid, (üli)koolides eesti viipekeele kursused/tunnid, tõlkide arv suurem. Enamus kuuljatest (oleks tore, et eriti klienditeenindajad, arstid) oskab vähemalt natuke viibelda.
    ma ei oska öelda 20 aasta pärast. ei tea
    eesti viipekeeles igapaeva areng ja uued viipemargid.
    Igas kuuljate ja kurtide koolis oleks ka kohustuslik õppida eesti viipekeel ja kultuuri tutvustada üks kord elus ning pakkuda rohkem võimalusi viipekeele kursuseid. Hävitada ja panna keelu peale beebi viipekeele tunnid vale õpetusega ning asendada uut õige beebi viipekeele tunde. Kohustuslik pähe õppida kõigil vähemalt eesti viipekeele sõrmendid. Hiie koolis suulise õpetamisele keelu panna ja lisada viipekeele tunnid.
    Sooviks, et vabalt ja positiivne

    sooviksin näha et viipekeele viipevarad rohkem täiendavad. näiteks minul IT või tehnoloogia valdkonnast palju puuduvad viipemärgid.

    rohkem viipekeele ligipääsetavus.

    AI kaudu tõlge ehk eesti viipekeelt eesti keelde kirjalik tekst või vastupidi.
    Et viipekeelsetel kurtidel oleks veelgi parem ligipääs ühhiskonnas toimuvale.
    et viipekeelt oleks rohkem näha igal pool nt. meedias jne.
    24/7 viipekeeletõlk olemas viipekeeletõlke on piisavalt
    viipekeel on oma keel
    süsteem oleks lihtne
    Et kutsetunnistusega ja piisava kogemusega eesti viipekeele tõlke oleks piisavalt palju. Praegu on tõlkidest suur puudus, nii et alati jääb kurdid teenusest ilma just tõlkide puuduse pärast
    Soovin et kõik kurdid on soojalt teretulnud, mitte tõrjutatud, ka arst kes soovib esimesena CI kurdi lapse vanematele, mitte viipekeelt õppimist pakkuda. Ja ka inimesed kes vihkab kurte. Mulle tundub et meid kui ka kurtide kogukonda ei usaldata kuuljate poolt. Vabandust et mul on terav arvamus 😇 |
    eesti viipekeele õppekava haridusasutustes
    loodetavasti tahtsad asutused nagu politsei, tuletorjuja ja arstid oskaksid vähemalt pideva igapaeva olukorras suhtluses viisakus nt tere ja mingi tahtsamad kysimused viibelda. see annaks alati hea tunde kui tahtsad ametis oskaksid vahemalt tere viipekeeles öelda
    Viipekeel on kurtide emakeel ja kultuuri osa. Vaatamata kiirele arenevale tehnoloogiale ei kaoks viipekeelt.
    20 aasta pärast sooviksin näha, et viipekeel oleks täielikult tunnustatud ja integreeritud ühiskonna igapäevaellu. Tahaksin, et viipekeelt õpetataks koolides ja see oleks kättesaadav kõikides avalikes teenustes, sealhulgas tervishoius ja õigussüsteemis. Samuti loodaks rohkem tehnoloogilisi lahendusi, mis toetaksid viipekeelseid inimesi. Soovin, et viipekeele kasutamine oleks sama loomulik ja aktsepteeritud kui iga teise keele kasutamine.
    viipekeel arendus
    1.Õiguslik ja institutsionaalne tugi 2.Haridus ja teadlikkuse tõstmine 3. Tehnoloogia ja innovatsioon 4. Sotsiaalne ja kultuuriline toetus 5.Rahvusvaheline suhtlus
    eesti viipekeele tõlkide ettevalmistus peab olema tagatud. vastasel korral ei ole viipekeelsetel kurtidel enam võimalusi ilma AI lahendusteta üldse teiste inimestega suhelda. aga eesti keel on niivõrd keeruline, et ja ühelsõnalvõib olla mitutähendust,et AI otsetõlked võivad sõnumi, mida edastada soovitakse hoopis teise tähendusse panna ja sõnum ei ole kurdile inimesele selge vaid tekitab hoopist rohkem segadust. viipekeele õpetamine valikainetena koolis - üldhariduskoolis
    Jah
    Viipekeelt uuritakse, arendatakse ja on toimuv tõlgikoolitus.
    Vaja on tagada stabiilne ja järjepidev eesti viipekeele õpe kuulmispuudega laste õpetajatele/spetsialistidele ja pereliikmetele + kindlustada viipekeeletõlkide järelkasv, riiklikul tasemel, et viipekeelsetel inimestel oleks võimalik ühiskonnaelus täiel määral osaleda. Hädasti on vaja (täiend)koolitust ja pädevuse tõstmist praegustele (ja tulevastele) viipekeele õpetajatele.
    Ligipääs kõikjal
    Et rohkem arusaadavam, viipekeele tõlkide koormus tasakaal, tõlkide ajad piisavad (e-r)
    Soovin, et ka väljaspool kurtide kogukonda saaksid kõik kasutada viipekeelt piiranguteta, oleksid vajadusel olemas tõlgid, viipekeelne haridus, kõik uudised ja populaarsed telesaated varustatud tõlkega
    ei oska ennustada
    Viipekeeletõlkide juurdekasvu,mis tähendab, et oleks taas võimalus kuskil tõlke välja õpetada.
    Et igal pool on viipekeelega tagatud, sh tavalised kuuljad valdaksid viipekeelt või oskavad kuidagi suhelda, suhtuda
    et viipekeel ja eesti keel oleksid võrdsel tasemel
    viipekeelseid inimesi võiks rohkem olla viipekeele tõlke võimalusi võiks olla rohkem
    Eesti viipekeelt õpetatakse kurtidele kui emakeelt kõigis vanuseastmetes Eesti viipekeelt õpetatakse huvilistele kui võõrkeelt erinevatel tasemetel (vastavalt soovile ja vajadusele)
    ..
    ei oska öelda
    Знать хорошо былор бы международный язык жестов…
    Eesti viipekeele viipevara muutuks rikkamaks ja huvitavamaks, viipekeeletõlke teenus tagatud, viipekeeke kursused on kõigile võimalikud, kes igatahes tahavad viipekeelt õppida. Viipekeele kursusi toetab ja rahastab riik.
    alati
    Sooviksin, et viipekeelt oskaksid need inimesed, kes võivad kokku puutuda kurtidega, nt politsei, arstid, ametnikud. Vähemalt mingi osa nendest töötajatest võiksid läbida viipekeele koolituse.
    Loodan, et 20 aasta pärast on tehnoloogia arenenud nii, et viipekeelsete inimeste jaoks ei ole keeleline ligipääsetavus enam teema.
    Rohkem tõlke.
    Saan ainult vastata viipekeeletõlgi seisukohalt. Eesti riik, läbi erinevate valitsuste, on kurtide eest hoolitsenud alati. Minu vanemate põlvkond nägi seda ja oli tänulik. Praeguseks on riik pakkunud kurtidele kordi rohkem ja üllatus üllatus, virisemist on rohkem. Sellest tulenevalt ka minu soov muudatuseks (et toetada viipekeele kasutamist) on see, et kurdid näeksid, mida nende heaks tehakse ja oleksid tänulikud. Kurdid ei ole tähtsamad kui kuuljad, te olete võrdsed. Olete olnud võrdsed juba paarkümmend aastat. Seega kui kuulja, kes ei ole CODA, tahab õppida viipekeelt - toetage teda, võtke ta vastu oma keskkonda, andke talle võimalus arenguks ja olge tänulikud. Viipekeel on raske, ühel ja samal ajahetkel on liikvel kolme põlvkonna eesti viipekeele dialektid, lisaks vene ja ukraina viipekeel, nende dialektidest rääkimata. Seda saab õppida vaid kurtide keskkonnas, aga te ei lase uusi tõlke enda hulka, kuid nõudmised on teil kõrged. Mida te ette kujutate? Mis tulemust te oota
    Kurtide viipekeeletõlk on olemas tööl. Televisioon on olemas erladi eesti viipekeel seoses nt muinasjuttu või film kõrval viipetõlki jne.
    soovin viipekeelset asjaajamist, tekstitõlge pole paha
    Viipekeeletõlgi arv suurendamine, igalt poolt oleks viipekeele olemise võimalust pakkumine.
    ei oska vastata
    Rohkem tv viipekeel uudiseid
    бы увидеть на нашем Ида Вирумааа на нашем плане иметь свой переводчик и обучение нас жесть по эстонский язык.
    Viipekeel on nii palju muutuv keel, et see on juba praegu oraalsetele kurtidele osaliselt mõistmatu. Kurdid võiksid viiplemisel ka rohkem oma suud kasutada.
    mu kolm lapsed oskavad väga palju sõnu viipekeelt, see on mu soov
    Kuna kurdid elavad kuuljate keskel ,siis oleks vaja lisaks viipekeelsele õpetusele rohkem sõnavara ja häälimisele -huultega sõnu markeerides .
    ei oska öelda
    Чтобы во всех услугах везде жестовой язык
    ON VAJALIK VIIPEKEELE TÕLKI ROHKEM
    Sooviksin näha, et kuuljad oleksid rohkem viipekeelega kursis ja oskaksid viipekeelt.
    ei tea, kuigi jään huviga vaatama mis tulevik toob
    kurdid võiksid viipekeele koos rääkimisega kasutada, seda soovin näha, mitte suu lukus.
    Ei tea
    Minu arust võiks olla viipekeele õppimine ka kuljatele lastele väikeses mahus.
    Soovin näha viipekeelt ning ligipääsu viipekeelsele suhtlusele laiemalt, ka kuuljate üritustel ja mujal
    tulevik nagu eesti viipekeel muutub rahvusvaheline viipekeel?
    viipekeel oleks rohkem avalikult ja arusaadav
    Kuuljad oskasid viipekeelt, nagu õppisid oulise inglse keelt. viipekeel on ka oluline
    teadlikkus ja kättesaadavus keelest huvitatud inimesele selle õppimiseks
    Viipekeele õppimine koolides, tööle saamise võimalused viipekeele valdajatele, viipekeele tõlkide ja tõlke areng
    Tõlkijaid ja viipekeele kasutajaid võiks olla rohkem
    keel areneb oma loomulikul viisil. Usun, et AI ei asenda loomuliku keelekasutust.
    Mina olen viipekeele praegusel kujul väga rahul.
    Riigiasutused jagavad infot ka viipekeeles võimalikult palju.
    soovin viipekeel ühemoodi aga mitte noorte keel ja vanu keelt eraldi viipekeel vaid koos ühekoos
    Eesti viipekeel on riiklikul tasemel mis on eesti keelega samal tasemel.
    Ei oska öelda.
    20 aasta pärast on viipekeelt uuritud, seda kasutatakse korrektselt.
    sünnitada rohkem kurti lapsi. ;)
    hmmmm hea küsimus🤭ei tea kuidas seletada |
    ma ei tea täpselt
    Soovin, et amatöörtõlgid ei oleks profitõlkide põlu all nii tugevalt kui praegu. Olen praegu tihti tundnud, et kuna mul pole kõrgharidust ja kutsetunnistust, siis mingis tõlkesituatsioonis osalemist peetakse kuriteoks, selline suhtumine peletab eemale inimesi, kel on potentsiaal saada edaspidi paberitega viipekeeletõlgiks
    Ma elan talus ,aga ma ei suuda rahaliselt sõidukulu väike linnades ja suurelinnades raiskama ,praegu saab videovestlus
    ei tea
    Ei oska öelda Loodan seal parimat 👍🤞
    vähemuses, tehisavantar.
    Postiivseid ja eesti viipekeel ei kaoks
    ei pea
    Viipekeel võiks olla kättesaadav kõikide jaoks, kes seda vajavad ja soovivad. Samuti võiks olla viipekeelseid meediakajastusi rohkem. Viipekeel võiks olla sama võrdväärne suulise keelega.
    et kōik kuuljade koolis õpetakse viipekeele nagu venekeel tund
    Ma ei oska öelda kuidas tulevikus.
    Viipekeeletõlketeenus võiks olla piiramatu, nagu kirjutustõlketeenus.
    Tõlketeenused
    Ei oska kahjuks vastata
    Ei oskagi vastata… võib olla võiksid Eestis elavad kuuljad inimesed viipekeelt rohkem osata.
    ei oska öelda
    Sooviksin, et 20 aasta pärast oleks kurtidel võimalik tellida viipekeeletõlki nii palju kui vaja ja sinna, kuhu vaja. Ning et see oleks täielikult rahastatud kas riigi või KOV tasandil.
    Koik liigub loomulikul teel
    ei oska öeld
    Viipekeele koolitused- palju on huvitatud õppida viipekeelt. Rohkem viipekeele teenust ka, sest tõlkijat on väga vähe
    ei oska öelda.
    Rohkem kursusi, kakskeele õpe koolides, vaba ligipääs teenustele, asjaajamises, kultuurile jne
    kui võimalik
    Kõik on saadaval videona koos tõlkega eesti viipekeelde.

    Language service

    Note that participants could submit several options. Question: (10.) Millised on peamised põhjused, mis takistavad sul viipekeelses tegevuses osalemast
    Internal ID: 10_dxnbz4_485
    Type: Multiple Choice
    N participants: 150
    N answers: 244
    Response legend:
    10-c) Ma juba oskan piisavalt oma igapäevast suhtluskeelt
    10-gc)Olen liiga hõivatud
    10-h) Takistusi pole ja osalen piisavalt viipekeelses tegevuses
    10-b) Ma eelistan keelt õppida muul viisil
    10-e) Mulle ei meeldi formaalsed tunnid, ma ei ole huvitatud oma igapäevase suhtluskeele õppimisest
    10-gb) Liiga kallis
    10-d) Ei ole minu piirkonnas kättesaadav
    10-a) Vale ajastus
    10-f) Ma ei ole rahul inimestega, kes seda tegevust läbi viivad
    10-gd)Transport - sinna on raske jõuda
    10-g) Muu (palun täpsusta allpool)
    10-ga) Mul ei ole lapsehoidjat

    Question: (11.) Kas oled huvitatud järgmistest viipekeelsetest tegevustest või kas sa oled mõnes neist juba osalenud?
    Internal ID: 11_6d3a4t_489
    Type: Multiple Choice Grid
    N participants: 148
    N answers: 592
    Response legend:
    Olen huvitatud
    2
    Olen juba osalenud
    1
    Ei ole huvitatud
    3
    ~muud
    Option legend:
    11-a) Täiskasvanute keelekursustel osalemine
    11-b) Viipekeelse kogukonna ajalehtede või uudiskirjade lugemine
    11-c) Kurtide kogukonna üritustel osalemine
    11-d) Kooli viipekeelsete õppekavade kasutamine

    Question: (22.) Kas soovid, et mõni järgmistest teenustest oleks sulle kättesaadav viipekeeles?
    Internal ID: 22_n3di3y_517
    Type: Multiple Choice
    N participants: 124
    N answers: 953


    Statistical models and tests

    Please consider the following notes before interpreting the results:

    • As requested, I’ve carried out several bivariate tests, in most cases Chi-squared (as most variables are categorical). But as the sample is quite small, many of them are likely invalid, indicated by the warning messages (e.g. chi-square test expects about 5+ observations in each cell, which is not met for variables with many unique values).
    • Depending on your theory and assumptions, but I suspect it would often make sense to control for metadata like age or hearing type; however this would require a model that handles multiple variables (like regression), chi-square is bivariate only - but as most variables contain 3+ values, a multinomial regression would often be needed, yet these more complex models require more data to fit generally.
    • Also note that it was not possible to carry out much in the way of regional comparison, as there is simply very little data from individual counties outside Harjumaa for meaningful statistical testing (see graph above, only a couple participants from some counties). To be able to compare at least something, I’ve created comparisons between Harjumaa vs the rest of Estonia (all non-Harju counties sum up to about the same as Harjumaa in terms of total participants).
    • In some multiple choice type questions (e.g. language services) participants could submit several answers, as pointed out in the exploratory section above, meaning some participants have more “weight” in the sample. This could be controlled for using weighting or mixed effects models, but as I recall you preferred no weighting when we discussed it.
    • When it comes to publishing, consider that there is a non-trivial likelihood of false positives due to multiple testing here (see wiki link; lots of small tests instead of a single model). When publishing any p-values, I would strongly suggest applying a multiple testing correction (e.g. Holm–Bonferroni), depending on which analyses you publish; otherwise you will likely receive the “fishing expedition” type critique.
    • I have copied your questions from the file and turned them into section heading below.



    R01: Is there any correlation between age, gender, hearing status - and the main communication?

    As above, my recommendation would be to actually not use or publish the analyses based on any of the ranking variables (incl method of communication), as the presentation of the question was suboptimal, and in the data wrangling I only left the first pick in (see above for reasoning). But as it was requested, the results are below.


    (1.) Sugu: -vs- (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend?

    eesti viipekeel kirjalik eesti keel rahvusvaheline viiplemine suuline eesti keel suuline vene keel ukraina viipekeel vene viipekeel
    (1-a) mees 36 3 0 1 1 0 4
    (1-b) naine 47 3 1 33 3 3 11

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    21.53 0.001 6 Pearson’s Chi-squared test 146 6 0.384

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    (1.) Sugu: -vs- (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend?

    Group: Estonia outside Harjumaa

    eesti viipekeel kirjalik eesti keel suuline eesti keel suuline vene keel ukraina viipekeel vene viipekeel
    (1-a) mees 15 0 1 1 0 3
    (1-b) naine 22 1 14 1 3 9

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    8.249 0.143 5 Pearson’s Chi-squared test 70 5 0.343

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    Group: Harjumaa

    eesti viipekeel kirjalik eesti keel rahvusvaheline viiplemine suuline eesti keel suuline vene keel vene viipekeel
    (1-a) mees 21 3 0 0 0 1
    (1-b) naine 25 2 1 19 2 2

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    15.84 0.007 5 Pearson’s Chi-squared test 76 5 0.457

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect



    (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend? -vs- (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja (13-c) kuulja
    eesti viipekeel 65 17 2
    kirjalik eesti keel 4 2 0
    rahvusvaheline viiplemine 1 0 0
    suuline eesti keel 4 9 21
    suuline vene keel 0 3 1
    ukraina viipekeel 1 2 0
    vene viipekeel 9 7 0

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    87.837 0 12 Pearson’s Chi-squared test 148 12 0.545

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend? -vs- (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    Group: Estonia outside Harjumaa

    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja (13-c) kuulja
    eesti viipekeel 28 8 2
    kirjalik eesti keel 0 1 0
    suuline eesti keel 2 5 8
    suuline vene keel 0 2 0
    ukraina viipekeel 1 2 0
    vene viipekeel 7 6 0

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    38.208 0 10 Pearson’s Chi-squared test 72 10 0.515

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    Group: Harjumaa

    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja (13-c) kuulja
    eesti viipekeel 37 9 0
    kirjalik eesti keel 4 1 0
    rahvusvaheline viiplemine 1 0 0
    suuline eesti keel 2 4 13
    suuline vene keel 0 1 1
    vene viipekeel 2 1 0

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    50.932 0 10 Pearson’s Chi-squared test 76 10 0.579

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect



    (16.) Kas sinu peres on peale sinu veel kurte? -vs- (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend?

    (16-a) jah (16-b) ei
    eesti viipekeel 48 34
    kirjalik eesti keel 4 2
    rahvusvaheline viiplemine 0 1
    suuline eesti keel 6 7
    suuline vene keel 1 2
    ukraina viipekeel 1 2
    vene viipekeel 6 10

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    5.306 0.505 6 Pearson’s Chi-squared test 124 6 0.207

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    (16.) Kas sinu peres on peale sinu veel kurte? -vs- (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend?

    Group: Estonia outside Harjumaa

    (16-a) jah (16-b) ei
    eesti viipekeel 16 20
    kirjalik eesti keel 1 0
    suuline eesti keel 2 5
    suuline vene keel 1 1
    ukraina viipekeel 1 2
    vene viipekeel 5 8

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    2.2 0.821 5 Pearson’s Chi-squared test 62 5 0.188

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    Group: Harjumaa

    (16-a) jah (16-b) ei
    eesti viipekeel 32 14
    kirjalik eesti keel 3 2
    rahvusvaheline viiplemine 0 1
    suuline eesti keel 4 2
    suuline vene keel 0 1
    vene viipekeel 1 2

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    5.48 0.36 5 Pearson’s Chi-squared test 62 5 0.297


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    ## Age and method of communication
    ##   statistic    p.value parameter                       method
    ## 1  12.58092 0.05019525         6 Kruskal-Wallis rank sum test

    R02: Does the hearing status affect the main communication?


    (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend? -vs- (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    eesti viipekeel kirjalik eesti keel rahvusvaheline viiplemine suuline eesti keel suuline vene keel ukraina viipekeel vene viipekeel
    (13-a) kurt 65 4 1 4 0 1 9
    (13-b) vaegkuulja 17 2 0 9 3 2 7
    (13-c) kuulja 2 0 0 21 1 0 0

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    87.837 0 12 Pearson’s Chi-squared test 148 12 0.545


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    R03: Please apply the results of Q2 to the geographical distribution and age too!

    Note: not enough data from Narva.


    (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend? -vs- (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    Group: Estonia outside Harjumaa

    eesti viipekeel kirjalik eesti keel suuline eesti keel suuline vene keel ukraina viipekeel vene viipekeel
    (13-a) kurt 28 0 2 0 1 7
    (13-b) vaegkuulja 8 1 5 2 2 6
    (13-c) kuulja 2 0 8 0 0 0

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    38.208 0 10 Pearson’s Chi-squared test 72 10 0.515

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    Group: Harjumaa

    eesti viipekeel kirjalik eesti keel rahvusvaheline viiplemine suuline eesti keel suuline vene keel vene viipekeel
    (13-a) kurt 37 4 1 2 0 2
    (13-b) vaegkuulja 9 1 0 4 1 1
    (13-c) kuulja 0 0 0 13 1 0

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    50.932 0 10 Pearson’s Chi-squared test 76 10 0.579


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    Age and comm.method is tested above. For hearing status it is kind of obvious that for hearing people their main comm is oral Estonian (see table above).

    R04: Does the early hearing loss mean that deaf and hard of hearing people have earlier sign language acquisition?

    Here I assume I should compare hearing people vs deaf&hard as a group. The issue is that age is binned into these unequally sized groups, which makes it difficult to analyze. If they were equal spans, could turn into averaged numeric; butas a multinomial variable, I can only run a chi-squared here (not enough data to fit a full multinomial regression).
    (8.) Millises vanuses hakkasid omandama viipekeelt? -vs- (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja (13-c) kuulja
    (8-a) 0-2 30 5 4
    (8-b) 3-5 36 13 3
    (8-c) 6-12 15 14 0
    (8-d) 13-18 0 2 2
    (8-e) 18+ 3 6 17

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    72.327 0 8 Pearson’s Chi-squared test 150 8 0.491


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    R05: Please apply the results of R04 to hearing status of other family member too!

    Hypothesis: If there are other deaf in the family, there is a good chance that the sign language acquisition happens earlier (but not guaranteed because the deafness does not mean language proficiency.)

    Simple bivariate gives this, but should likely control for hearing status. However, there is very little data from people who acquired SL later than the 6-12 age group, so meaningful comparison is possible here between pre/post-teen acquisition. To test this hypothesis, you would need to collect a more balanced/representative dataset, and preferably treat age as a numeric choice/variable.
    (16.) Kas sinu peres on peale sinu veel kurte? -vs- (8.) Millises vanuses hakkasid omandama viipekeelt?

    (16-a) jah (16-b) ei
    (8-a) 0-2 30 5
    (8-b) 3-5 20 29
    (8-c) 6-12 11 18
    (8-d) 13-18 1 1
    (8-e) 18+ 4 5

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    20.882 0 4 Pearson’s Chi-squared test 124 4 0.41


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    R06: Please appy the results of R05 to the geographical distribution too!

    As above, regional data is limited.
    (16.) Kas sinu peres on peale sinu veel kurte? -vs- (8.) Millises vanuses hakkasid omandama viipekeelt?

    Group: Estonia outside Harjumaa

    (16-a) jah (16-b) ei
    (8-a) 0-2 10 3
    (8-b) 3-5 9 16
    (8-c) 6-12 7 13
    (8-d) 13-18 0 1
    (8-e) 18+ 0 3

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    10.181 0.037 4 Pearson’s Chi-squared test 62 4 0.405

    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    Group: Harjumaa

    (16-a) jah (16-b) ei
    (8-a) 0-2 20 2
    (8-b) 3-5 11 13
    (8-c) 6-12 4 5
    (8-d) 13-18 1 0
    (8-e) 18+ 4 2

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    12.499 0.014 4 Pearson’s Chi-squared test 62 4 0.449


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect


    R07: Does the sign language use improve the mental health?

    This question actually asks not for one but for several different analyses; will try to group them below. The term used here is “plot” but I assume the same tabular format is enough (could be turned into a tabular plot/matrix if desired; obviously a scatterplot is not an option as they are all categorical; a grouped barplot could work for smaller categories but the crosstable is likely easier to read).

    There’s a bit of a data sparsity problem here, the living city/village question has 5 options, and the likert scales have 5, and some of these combinations just don’t occur; sometimes also the whole likert scale is not used (e.g. just scores 3-5 occur - check the tables preceding models when interpreting results - even if “significant”, the difference may just be between “yes” and “strong yes” etc). I will show the crosstables but will use linear regression here, as the scale is not categorical (simplifying the ordinal scale as a continuous variable though; interpretation slightly easier than for ordinal regression). Note that in linear regression, categorical variables are assigned a “baseline” that other levels are compared against (here I kept the default, which is whatever is alphabetically first) - e.g. if categories are (13-a) kurt, (13-b) vaegkuulja, (13-c) kuulja - then 13a becomes the baseline (and therefore does not get a line/coefficient in the model, it’s part of the intercept).

    I will exclude the few “don’t know” type answers to be able to treat the scale as a scale (these show up as “deleted due to missingness” messages in the models). The city type could in principle be collapsed into smaller groups for clearer comparison; currently using the original data as is. But given that, there’s not enough data to also model interactions with region.

    But after doing all that: none of these variables in this section correlate (see full results below), at least given the small dataset available.


    _First plot: (6) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide inimeste heaolu. with: (3.) Kus sa elad? (4.) Palun määratle täpsemalt oma elukoht järgnevate hulgast

    Hypothesis: We hypothesize that living in big cities improves mental health, while living in counties and villages does not improve._

    Not sure if I should exclude “kuulja” types here, but the question does not specify that I should.

    (4-a) suurlinn (4-b) väikelinn (4-c) alev (4-d) küla (4-e) alevik
    3 3 0 0 0 0
    4 16 3 1 4 1
    5 57 30 6 13 4
    ei soovi vastata 2 1 0 0 0
    ei tea 3 1 0 1 0
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = fmla, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -1.71053  0.09091  0.23529  0.28947  0.28947 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)                   4.71053    0.05363  87.830   <2e-16 ***
    ## `4_1scbsx_12`(4-b) väikelinn  0.19856    0.09747   2.037   0.0436 *  
    ## `4_1scbsx_12`(4-c) alev       0.14662    0.18468   0.794   0.4287    
    ## `4_1scbsx_12`(4-d) küla       0.05418    0.12544   0.432   0.6665    
    ## `4_1scbsx_12`(4-e) alevik     0.08947    0.21587   0.414   0.6792    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.4676 on 133 degrees of freedom
    ##   (12 observations deleted due to missingness)
    ## Multiple R-squared:  0.03201,    Adjusted R-squared:  0.002896 
    ## F-statistic: 1.099 on 4 and 133 DF,  p-value: 0.3596

    Second plot: (7.) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide vanemate kuuljate laste (CODA) heaolu. with: (3.) Kus sa elad? (4.) Palun määratle täpsemalt oma elukoht järgnevate hulgast

    (4-a) suurlinn (4-b) väikelinn (4-c) alev (4-d) küla (4-e) alevik
    1 2 0 0 1 0
    3 5 4 2 3 0
    4 14 2 0 5 0
    5 42 21 5 5 4
    ei soovi vastata 4 1 0 1 0
    ei tea 13 6 0 3 1
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = fmla, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.4921 -0.4921  0.3704  0.5079  1.0714 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)                   4.49206    0.11184  40.164   <2e-16 ***
    ## `4_1scbsx_12`(4-b) väikelinn  0.13757    0.20420   0.674   0.5019    
    ## `4_1scbsx_12`(4-c) alev      -0.06349    0.35368  -0.180   0.8579    
    ## `4_1scbsx_12`(4-d) küla      -0.56349    0.26229  -2.148   0.0339 *  
    ## `4_1scbsx_12`(4-e) alevik     0.50794    0.45773   1.110   0.2696    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8877 on 110 degrees of freedom
    ##   (35 observations deleted due to missingness)
    ## Multiple R-squared:  0.06431,    Adjusted R-squared:  0.03029 
    ## F-statistic:  1.89 on 4 and 110 DF,  p-value: 0.1172

    Third plot: (6) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide inimeste heaolu. with: (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja (13-c) kuulja
    3 3 0 0
    4 13 8 4
    5 63 30 20
    ei soovi vastata 2 0 1
    ei tea 3 1 1
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = fmla, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -1.7595  0.1667  0.2105  0.2405  0.2405 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)                      4.75949    0.05253  90.610   <2e-16 ***
    ## `13_ag5y4w_74`(13-b) vaegkuulja  0.02998    0.09217   0.325    0.745    
    ## `13_ag5y4w_74`(13-c) kuulja      0.07384    0.10882   0.679    0.499    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.4669 on 138 degrees of freedom
    ##   (9 observations deleted due to missingness)
    ## Multiple R-squared:  0.003475,   Adjusted R-squared:  -0.01097 
    ## F-statistic: 0.2406 on 2 and 138 DF,  p-value: 0.7865

    Fourth plot: (7.) Viipekeelte kasutamine parandab viipekeelsete kurtide vanemate kuuljate laste (CODA) heaolu. with: (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja (13-c) kuulja
    1 1 2 0
    3 10 3 1
    4 11 6 5
    5 45 21 13
    ei soovi vastata 3 1 2
    ei tea 13 5 5
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = fmla, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.4776 -0.4776  0.5224  0.5224  0.6250 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)                       4.4776     0.1096  40.836   <2e-16 ***
    ## `13_ag5y4w_74`(13-b) vaegkuulja  -0.1026     0.1929  -0.532    0.596    
    ## `13_ag5y4w_74`(13-c) kuulja       0.1540     0.2333   0.660    0.511    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8975 on 115 degrees of freedom
    ##   (32 observations deleted due to missingness)
    ## Multiple R-squared:  0.008416,   Adjusted R-squared:  -0.008829 
    ## F-statistic: 0.488 on 2 and 115 DF,  p-value: 0.6151

    R08: Are there any correlation between early sign language acquisition and the sign language use in settings?

    I cannot create any reliable models for this question:

    • The outcome variable (Q12) reflects current language use, not the original acquisition setting, so it cannot reliably indicate whether SL was learned in the family or school.
    • The mapping between usage categories and settings is ambiguous, e.g. “sõbrad” (friends) may reflect both peer and school contexts. There’s a large number of categories/persons/settings, and no clear way how to group them, but also too many to reliably model (there’s just 150 participants!).
    • The hypohthesis is unclear and not falsifiable.

    R09: Please apply the results of R08 to the geographical distribution too!

    Hypothesis: The early sign language acquisition is significantly more in cities than in rural areas. - The hypothesis does not seem to match the question, but I will carry out testing the former. As age is categorical, I will run a chi-square test here.


    (8.) Millises vanuses hakkasid omandama viipekeelt? -vs- (4.) Palun määratle täpsemalt oma elukoht järgnevate hulgast:

    (8-a) 0-2 (8-b) 3-5 (8-c) 6-12 (8-d) 13-18 (8-e) 18+
    (4-a) suurlinn 26 28 11 1 16
    (4-b) väikelinn 4 14 10 1 6
    (4-c) alev 2 1 3 1 0
    (4-d) küla 6 5 4 0 3
    (4-e) alevik 0 3 1 0 1

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    20.33 0.206 16 Pearson’s Chi-squared test 147 16 0.186


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    R10: Does the hearing status correlates with the sign language use in settings?

    Same as above, the multiple choice grids are difficult to operationalize. Here I’ve multiplied the scores (binrary Response * rank) to aggregate it, then sum by hearingstatus, and normalize within it; below the “columns” sum to 100. I’m not sure what model to run here, but you can use these aggregate scores to get an idea of what’s in the data, and perhaps refine a clearer category in future research.

    R11: Please appy the results of R10 to the geographical distribution too!

    I’m not sure what to do here either, but below are plots separately for Harjumaa and rest, hopefully useful.

    R12: Are there any correlations between hearing status, early sign language acquisition and highest education level?

    Hypothesis: We believe the early sign language acquisition is a good indicator for the higher level of education.

    Problem again here that acquisition age is not numeric but these age bins; and education is extremely granular. And also some participants are only 17, this creates an autocorrelation as they literally cannot have gotten any higher degrees yet. Also difficult to tell how hearing status should be modeled here, as additive or an interaction. I will simplify here: acquisition as a binary (before and after 13 or adolescence), remove all participants below 30 (to avoid autocorrelation; leaves 126 people), and education as binary (higher or not).

    (7-a) algharidus (7-b) põhiharidus (7-c) üldkeskharidus (7-d) kutseharidus (7-e) keskeriharidus (7-f) kutsekõrgharidus (7-g) rakenduskõrgharidus (7-h) bakalaureuse kraad (7-i) magistrikraad (7-j) doktorikraad (7-k) ei soovi vastata
    (8-a) 0-2 1 5 11 3 5 0 3 5 5 0 1
    (8-b) 3-5 1 9 5 8 19 1 3 1 3 0 2
    (8-c) 6-12 1 4 1 3 9 2 0 0 5 0 4
    (8-d) 13-18 0 0 1 0 2 0 0 0 1 0 0
    (8-e) 18+ 0 1 2 1 4 0 5 2 8 2 1
    ## 
    ## Call:
    ## glm(formula = HigherEdu ~ EarlySL + HearingStatus, family = binomial(), 
    ##     data = df)
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                                Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
    ## (Intercept)                     -1.8827     0.7542  -2.496   0.0125 *  
    ## EarlySLEarly                     0.4431     0.7149   0.620   0.5354    
    ## HearingStatus(13-b) vaegkuulja   0.6884     0.5124   1.343   0.1792    
    ## HearingStatus(13-c) kuulja       3.2592     0.8088   4.030 5.59e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
    ## 
    ##     Null deviance: 158.98  on 125  degrees of freedom
    ## Residual deviance: 128.89  on 122  degrees of freedom
    ## AIC: 136.89
    ## 
    ## Number of Fisher Scoring iterations: 4

    Early acquisition does not predict higher edu (while controlling for hearing status); kuulja/hearing status are more likely to have higher edu than kurt/deaf.


    R13: Please appy the results of R13 to the age as well.

    Hypothesis: We hypothesize that early sign language acquisition among older people has lesser impact than younger people.
    Unclear question/hypothesis (“impact”?), and I’m not sure how to test it - obviously younger people have not had the time to acquire higher degrees yet, unclear what the comparison should be.

    R14: Are there any correlations between hearing status and current sign language use?

    _Hypothesis: The hearing status affects the sign language use but does not affect where they see the sign languages being used.
    **(13.) Milline on teie kuulmise seisund? with (each of them separately):_**

    (1.) Millist keelt kasutatakse praegu sinu kogukonnas kõige sagedamini?

    • That question is a comment box, cannot quantify without first coding it as a categorical (theory-driven) variable. No results to provide in its current state.


    (12) Kellega ja kui sageli sa viipekeeles suhtled?

    • This is already answered above (see matrix plots).

    (15) Kus ja kui sageli näete viipekeelt kõnelevaid inimesi? Palun märgistage iga koha puhul sobiv vastus.

    • Same issue with the multiple choice grids as above, providing just plots.

    (20.) Kellega suhtluses sa viipekeelt kõige rohkem kasutad? (keeledemografias)

    As with other ranking scale types, I would recommend against actually using this. Also I’ve removed “kuulja” here, as they have all zeros in the cross-table (question wasn’t asked?).
    (20.) Kellega suheldes sa viipekeelt kõige rohkem kasutad? -vs- (13.) Milline on teie kuulmise seisund?

    koolikaaslased perekond sõbrad töökaaslased
    (13-a) kurt 9 55 15 5
    (13-b) vaegkuulja 2 17 19 2

    statistic p.value parameter method n df cramers_v
    12.188 0.007 3 Pearson’s Chi-squared test 124 3 0.314


    ⚠️ Warning: Chi-squared approximation may be incorrect

    R15: Please apply the separate results of bivariate analysis in R14 to geographic distributions too!

    Hypothesis: Those who live in cities have more possibilities to use sign language.
    I will need to simplify here a bit, the city variable will be binonimal (suur/väike city vs non-urban), and I will just average across the multiple choice matrix so each participant has a single “score” across all categories we can compare. The result is: no support for the hypothesis.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = freq_score ~ PlaceGroup, data = q15_final)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -0.4193 -0.1304  0.0029  0.1140  0.4918 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      0.60370    0.03156  19.128   <2e-16 ***
    ## PlaceGroupUrban  0.01562    0.03538   0.442    0.659    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.1729 on 145 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.001343,   Adjusted R-squared:  -0.005544 
    ## F-statistic: 0.195 on 1 and 145 DF,  p-value: 0.6595

    R16: Are there any correlation between hearing status and identity?

    Note that as they could choose multiple identities, some participants have slightly more weight here (this could be handled using either weighted categories or fitting a mixed effects model, in principle).

    I’ve removed the kuulja (and the rare CODA) category in the second table and test, as that creates an obvious autocorrelation.

    ##                            HearingStatus
    ## Identity                    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja (13-c) kuulja
    ##   (12-a) viipekeelne kurt            46                12             0
    ##   (12-b) kurt                        32                16             0
    ##   (12-c) kuulja                       0                 1            22
    ##   (12-d) erivajadusega isik           2                10             0
    ##   (12-e) CODA                         4                 1             4
    ##   muud                                3                14             4
    ##                            HearingStatus
    ## Identity                    (13-a) kurt (13-b) vaegkuulja
    ##   (12-a) viipekeelne kurt            46                12
    ##   (12-b) kurt                        32                16
    ##   (12-d) erivajadusega isik           2                10
    ##   muud                                3                14
    ## 
    ##  Pearson's Chi-squared test
    ## 
    ## data:  tb
    ## X-squared = 32.3, df = 3, p-value = 4.524e-07
    ## [1] "Warning message: In chisq.test(tb) : Chi-squared approximation may be incorrect"

    R17: Please appy the separate results of bivariate analysis in R14 to geographic distributions too!

    Hypothesis: More “viipekeelne kurt” among people living in big cities (Tallinn, Tartu) than in small cities, villages or counties.
    I assume this refers to R16. Also removing the kuulja hearing status, as this makes no sense in this comparison.

    Not Viipekeelne kurt
    Not suurlinn 101 23
    Suurlinn 105 34
    statistic p.value parameter method
    1.023561 0.3116757 1 Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction

    No support for hypothesis.

    R18: Please appy the separate results of bivariate analysis in R14 to age too!

    Hypothesis: The younger (below 45-50) participants identify themselves more as viipekeelne kuurt than older people (above 45-50).
    Again assuming R16. Difficult to understand what “below 45-50” means, so I set the threshold at 45.

    Not Viipekeelne kurt
    Older 49 20
    Younger 34 38
    statistic p.value parameter method
    7.283672 0.0069584 1 Pearson’s Chi-squared test with Yates’ continuity correction

    Chisq supports hypothesis. As above, there are not that many people who identify as viipekeelne kurt anyway, so the comparison is between very small numbers (20 vs 38 here). But I’d treat age as the continuous variable, which gives this:

    ## 
    ## Call:
    ## glm(formula = Identity ~ age, family = "binomial", data = .)
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
    ## (Intercept)  0.67353    0.62346   1.080   0.2800  
    ## age         -0.02351    0.01376  -1.708   0.0876 .
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
    ## 
    ##     Null deviance: 191.01  on 140  degrees of freedom
    ## Residual deviance: 187.99  on 139  degrees of freedom
    ## AIC: 191.99
    ## 
    ## Number of Fisher Scoring iterations: 4

    Here age as a continuous variable has the negative sign i.e. higher age is associated with the the not-viipekeelnekurt category, but the effect is no significant at alpha=0.05.



    The following section is quite large as the request is basically to correlate almost everything with all the rating variables.

    R19: Is there any correlation between the following statements (separately) and age, gender and highest level of education?

    Gender

    ## 
    ## 
    ## (11-e) Oskan eesti viipekeelt piisavalt, et seda igas olukorras kasutada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.2500 -0.7634  0.2366  1.2366  1.2366 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.2500     0.2022  21.016   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.4866     0.2418  -2.012   0.0463 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.279 on 131 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02997,    Adjusted R-squared:  0.02257 
    ## F-statistic: 4.048 on 1 and 131 DF,  p-value: 0.04628
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-h) Ma arvan, et enda väljendamiseks eesti keeles on mul rohkem sõnavara kui eesti  viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.1477 -1.1477 -0.1477  1.8523  2.0244 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       2.9756     0.2336  12.740   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine   0.1721     0.2828   0.609    0.544    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.496 on 127 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.002908,   Adjusted R-squared:  -0.004943 
    ## F-statistic: 0.3704 on 1 and 127 DF,  p-value: 0.5438
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-m) Viipekeelse emakeelega inimesed on keeleliselt halvemas olukorras kui eestikeelsed inimesed

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.7180 -0.7179  0.2821  1.2820  1.8919 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       3.1081     0.2280  13.632   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine   0.6098     0.2769   2.203   0.0296 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.387 on 113 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.04117,    Adjusted R-squared:  0.03269 
    ## F-statistic: 4.852 on 1 and 113 DF,  p-value: 0.02964
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-j) Minu eesti keele sõnavara ei ole alati piisav et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.05128 -1.05128  0.08791  1.08791  2.08791 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       3.0513     0.2234  13.657   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.1392     0.2670  -0.521    0.603    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.395 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.002118,   Adjusted R-squared:  -0.005678 
    ## F-statistic: 0.2717 on 1 and 128 DF,  p-value: 0.6031
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-g) Minu arvates on viipekeel midagi enamat kui keel, kuna see on osa kultuurist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5128 -0.4574  0.5426  0.5426  0.5426 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.51282    0.16017  28.175   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine -0.05537    0.19052  -0.291    0.772    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1 on 131 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0006444,  Adjusted R-squared:  -0.006984 
    ## F-statistic: 0.08447 on 1 and 131 DF,  p-value: 0.7718
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-k) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti keeles kuulja inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.3663 -1.3663  0.1429  1.6337  2.1429 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       2.8571     0.2275  12.557   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine   0.5092     0.2707   1.881   0.0621 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.475 on 141 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02447,    Adjusted R-squared:  0.01755 
    ## F-statistic: 3.537 on 1 and 141 DF,  p-value: 0.06207
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-d) Minu eesti viipekeele viipevara on piiratum kui eesti keele sõnavara

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.11429 -2.02326 -0.02326  1.88571  1.97674 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.11429    0.26273  11.854   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine -0.09103    0.31164  -0.292    0.771    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.554 on 119 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0007165,  Adjusted R-squared:  -0.007681 
    ## F-statistic: 0.08532 on 1 and 119 DF,  p-value: 0.7707
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-c) Ma tunnen end mugavalt kui kirjutan eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6421 -0.6421  0.3579  1.3579  1.6191 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       3.3810     0.2065  16.374   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine   0.2612     0.2480   1.053    0.294    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.338 on 135 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.00815,    Adjusted R-squared:  0.0008027 
    ## F-statistic: 1.109 on 1 and 135 DF,  p-value: 0.2941
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-a) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end eesti viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5116 -0.5116  0.4884  0.9697  0.9697 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.5116     0.1936  23.303   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.4813     0.2319  -2.076   0.0397 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.27 on 140 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02986,    Adjusted R-squared:  0.02293 
    ## F-statistic: 4.309 on 1 and 140 DF,  p-value: 0.03974
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-l) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti viipekeeles viipekeelse inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5455 -0.0891  0.4545  0.9109  0.9109 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.5455     0.1941  23.415   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.4563     0.2326  -1.962   0.0517 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.288 on 143 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02621,    Adjusted R-squared:  0.0194 
    ## F-statistic: 3.849 on 1 and 143 DF,  p-value: 0.05171
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-i) Minu eesti viipekeele viipevara ei ole alati piisav, et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ##  -2.09  -1.80   0.20   1.20   2.20 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       2.8000     0.2330  12.020   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine   0.2899     0.2805   1.034    0.303    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.473 on 127 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.008342,   Adjusted R-squared:  0.0005338 
    ## F-statistic: 1.068 on 1 and 127 DF,  p-value: 0.3033
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-f) Tunnen end mugavalt kasutades samaaegselt eesti viipekeel ja eesti keelt

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.4778 -1.3846  0.5222  1.5222  1.6154 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.38462    0.21814  15.516   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  0.09316    0.26116   0.357    0.722    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.362 on 127 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.001001,   Adjusted R-squared:  -0.006865 
    ## F-statistic: 0.1273 on 1 and 127 DF,  p-value: 0.7219
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-b) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end suuliselt eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.4062 -1.4062  0.2619  1.5938  2.2619 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       2.7381     0.2274  12.043   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine   0.6682     0.2726   2.451   0.0155 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.473 on 136 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.04231,    Adjusted R-squared:  0.03526 
    ## F-statistic: 6.008 on 1 and 136 DF,  p-value: 0.01551
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-e) See ei ole minu jaoks  probleem, kui ma näen, et inimesed laenavad viipekeelses vestluses teiste viipekeelte viipeid.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.5955 -0.5955  0.4045  1.4045  1.4390 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.56098    0.20453   17.41   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  0.03453    0.24719    0.14    0.889    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.31 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0001524,  Adjusted R-squared:  -0.007659 
    ## F-statistic: 0.01951 on 1 and 128 DF,  p-value: 0.8891
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-l) Viipekeele kasutamine on tugev osa minu, kui viipekeelse kurdi identiteedist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.2716 -0.2716  0.2632  0.7284  0.7284 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.7368     0.1666  28.433   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.4652     0.2019  -2.304    0.023 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.027 on 117 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0434, Adjusted R-squared:  0.03523 
    ## F-statistic: 5.308 on 1 and 117 DF,  p-value: 0.02299
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-a) Viipekeelsete kurtide kultuur saab edasi kesta ka ilma viipekeeleta.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -0.6410 -0.3474 -0.3474 -0.3474  3.6526 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       1.6410     0.1809   9.070 1.44e-15 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.2937     0.2149  -1.367    0.174    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.13 on 132 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01395,    Adjusted R-squared:  0.006482 
    ## F-statistic: 1.868 on 1 and 132 DF,  p-value: 0.1741
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-f) Ma muudan oma viiplemise stiili, kui vestlusesse liitub kuulja inimene

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -2.550 -0.550  0.450  1.450  1.695 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       3.5500     0.2214  16.035   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.2451     0.2700  -0.908    0.366    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.4 on 120 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.006819,   Adjusted R-squared:  -0.001457 
    ## F-statistic: 0.8239 on 1 and 120 DF,  p-value: 0.3659
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-n) Viipekeelte kasutamine aitab viipekeelsetel kurtidel lastel ja viipekeelsetel kurtide perest pärit kuuljatel lastel (CODA) koolis paremini hakkama saamist, edu saavutamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5111 -0.5111  0.4889  0.4889  0.5143 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.4857     0.1407  31.880   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine   0.0254     0.1658   0.153    0.879    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8324 on 123 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0001907,  Adjusted R-squared:  -0.007938 
    ## F-statistic: 0.02346 on 1 and 123 DF,  p-value: 0.8785
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-j) Minu koolis õpetatakse/õpetati viipekeeli

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.9750 -1.7835  0.2165  2.2165  2.2165 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       3.9750     0.2807  14.162  < 2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -1.1915     0.3336  -3.572 0.000492 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.775 on 135 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.08635,    Adjusted R-squared:  0.07958 
    ## F-statistic: 12.76 on 1 and 135 DF,  p-value: 0.0004918
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-h) Minu kogukonnas toetakse piisavalt palju viipekeelte kasutamist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.0000 -0.6951  0.6098  1.0000  1.0000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.3902     0.1785  24.594   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.3902     0.2139  -1.824   0.0704 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.143 on 133 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02441,    Adjusted R-squared:  0.01708 
    ## F-statistic: 3.328 on 1 and 133 DF,  p-value: 0.07036
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-d) See on hea tunne, kui ma saan suhelda viipekeeles.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7282  0.0909  0.2718  0.2718  0.2718 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.9091     0.0903  54.363   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.1809     0.1079  -1.677   0.0957 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.599 on 145 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01903,    Adjusted R-squared:  0.01227 
    ## F-statistic: 2.813 on 1 and 145 DF,  p-value: 0.09565
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-o) Ainult viipekeelsed kurdid peaksid viipekeeli õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -3.00000 -1.96739  0.03261  1.03261  2.03261 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.0000     0.2343  17.071  < 2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -1.0326     0.2817  -3.665 0.000358 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.5 on 131 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.09301,    Adjusted R-squared:  0.08608 
    ## F-statistic: 13.43 on 1 and 131 DF,  p-value: 0.0003579
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-c) Minu jaoks on oluline kasutada viipekeelt iga päev.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.3878  0.1628  0.6122  0.6122  0.6122 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.8372     0.1526  31.705   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.4495     0.1830  -2.456   0.0153 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1 on 139 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.04159,    Adjusted R-squared:  0.0347 
    ## F-statistic: 6.032 on 1 and 139 DF,  p-value: 0.01528
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-p) Viipekeelsete kurtide vanemate kuuljad lapsed (CODA) peaksid õpetama viipekeeli.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.1842 -0.6456  0.3544  1.3544  1.3544 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.1842     0.2095  19.973   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.5386     0.2549  -2.113   0.0368 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.291 on 115 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.03737,    Adjusted R-squared:  0.02899 
    ## F-statistic: 4.464 on 1 and 115 DF,  p-value: 0.03678
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-g) Olen kogenud olukordasid, kus viipekeeles suhtlemine tekitab minus  halva, ebamugava tunde.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -1.7527 -1.6944  0.2473  1.2473  2.3056 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      2.69444    0.24344  11.068   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  0.05824    0.28671   0.203    0.839    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.461 on 127 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0003248,  Adjusted R-squared:  -0.007547 
    ## F-statistic: 0.04127 on 1 and 127 DF,  p-value: 0.8393
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-b) Viipekeele hoidmine on minu jaoks oluline.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7451  0.0455  0.2549  0.2549  0.2549 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.9545     0.1030  48.080   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.2094     0.1233  -1.699   0.0915 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.6835 on 144 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01965,    Adjusted R-squared:  0.01284 
    ## F-statistic: 2.886 on 1 and 144 DF,  p-value: 0.0915
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-m) Ma tunnen, et ühiskonnas toetatakse piisavalt viipekeele arendamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.3918 -1.3415 -0.3415  1.6082  1.6585 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.34146    0.20847  16.028   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  0.05029    0.24866   0.202     0.84    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.335 on 136 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0003007,  Adjusted R-squared:  -0.00705 
    ## F-statistic: 0.0409 on 1 and 136 DF,  p-value: 0.84
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-k) Viipekeele kasutajate jaoks on oluline, et nad saaksid edasi anda oma keeleoskust tulevastele põlvkondadele.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7800  0.2200  0.2200  0.2379  0.2558 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.74419    0.11148  42.557   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  0.03581    0.13331   0.269    0.789    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.731 on 141 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0005116,  Adjusted R-squared:  -0.006577 
    ## F-statistic: 0.07218 on 1 and 141 DF,  p-value: 0.7886
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-i) Viipekeeli peaks koolis õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5100  0.1429  0.4900  0.4900  0.4900 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)       4.8571     0.1318   36.85   <2e-16 ***
    ## pred(1-b) naine  -0.3471     0.1571   -2.21   0.0287 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8541 on 140 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.03372,    Adjusted R-squared:  0.02682 
    ## F-statistic: 4.886 on 1 and 140 DF,  p-value: 0.0287

    Age

    ## 
    ## 
    ## (11-e) Oskan eesti viipekeelt piisavalt, et seda igas olukorras kasutada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -3.026 -0.883  0.141  1.052  1.291 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.155961   0.387389  10.728   <2e-16 ***
    ## pred        -0.005657   0.008547  -0.662    0.509    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.292 on 132 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.003307,   Adjusted R-squared:  -0.004244 
    ## F-statistic: 0.438 on 1 and 132 DF,  p-value: 0.5092
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-h) Ma arvan, et enda väljendamiseks eesti keeles on mul rohkem sõnavara kui eesti  viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.39998 -1.28164  0.00238  1.33967  2.28641 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  2.05087    0.46185   4.441 1.93e-05 ***
    ## pred         0.02367    0.01007   2.350   0.0203 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.466 on 127 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.04168,    Adjusted R-squared:  0.03413 
    ## F-statistic: 5.523 on 1 and 127 DF,  p-value: 0.02031
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-m) Viipekeelse emakeelega inimesed on keeleliselt halvemas olukorras kui eestikeelsed inimesed

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.7701 -0.6345  0.3655  1.3767  1.9640 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.007241   0.451472   8.876 1.07e-14 ***
    ## pred        -0.011294   0.009866  -1.145    0.255    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.422 on 115 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01127,    Adjusted R-squared:  0.002669 
    ## F-statistic:  1.31 on 1 and 115 DF,  p-value: 0.2547
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-j) Minu eesti keele sõnavara ei ole alati piisav et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.18561 -1.13672 -0.03567  1.07842  2.60973 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  3.511568   0.428106   8.203 1.98e-13 ***
    ## pred        -0.013038   0.009484  -1.375    0.172    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.389 on 130 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01433,    Adjusted R-squared:  0.006749 
    ## F-statistic:  1.89 on 1 and 130 DF,  p-value: 0.1716
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-g) Minu arvates on viipekeel midagi enamat kui keel, kuna see on osa kultuurist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5679 -0.4559  0.4852  0.5346  0.6522 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.647620   0.304568  15.260   <2e-16 ***
    ## pred        -0.003796   0.006678  -0.568    0.571    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.9939 on 133 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.002423,   Adjusted R-squared:  -0.005078 
    ## F-statistic: 0.323 on 1 and 133 DF,  p-value: 0.5707
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-k) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti keeles kuulja inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.3843 -1.2029 -0.1148  1.6260  1.9785 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept) 2.762285   0.440236   6.275 4.05e-09 ***
    ## pred        0.010367   0.009633   1.076    0.284    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.487 on 141 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.008148,   Adjusted R-squared:  0.001113 
    ## F-statistic: 1.158 on 1 and 141 DF,  p-value: 0.2837
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-d) Minu eesti viipekeele viipevara on piiratum kui eesti keele sõnavara

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.23259 -1.94907 -0.01507  1.62739  2.02160 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept) 2.846419   0.490585   5.802 5.44e-08 ***
    ## pred        0.004888   0.010893   0.449    0.654    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.55 on 120 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.001675,   Adjusted R-squared:  -0.006644 
    ## F-statistic: 0.2014 on 1 and 120 DF,  p-value: 0.6544
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-c) Ma tunnen end mugavalt kui kirjutan eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6526 -0.6149  0.3625  1.3399  1.5806 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept) 3.231313   0.400507   8.068 3.22e-13 ***
    ## pred        0.007522   0.008757   0.859    0.392    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.342 on 137 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.005357,   Adjusted R-squared:  -0.001903 
    ## F-statistic: 0.7379 on 1 and 137 DF,  p-value: 0.3918
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-a) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end eesti viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.3108 -0.2733  0.7517  0.8298  1.0830 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.454571   0.384931  11.572   <2e-16 ***
    ## pred        -0.006251   0.008471  -0.738    0.462    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.284 on 141 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.003846,   Adjusted R-squared:  -0.003219 
    ## F-statistic: 0.5444 on 1 and 141 DF,  p-value: 0.4618
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-l) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti viipekeeles viipekeelse inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.4005 -0.2888  0.7033  0.8190  1.0625 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.568146   0.384347   11.88   <2e-16 ***
    ## pred        -0.007982   0.008403   -0.95    0.344    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.306 on 145 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.006185,   Adjusted R-squared:  -0.0006692 
    ## F-statistic: 0.9024 on 1 and 145 DF,  p-value: 0.3437
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-i) Minu eesti viipekeele viipevara ei ole alati piisav, et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.4409 -1.7178  0.1351  1.1031  2.2502 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept) 2.429755   0.445890   5.449 2.47e-07 ***
    ## pred        0.012800   0.009849   1.300    0.196    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.469 on 129 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01292,    Adjusted R-squared:  0.005273 
    ## F-statistic: 1.689 on 1 and 129 DF,  p-value: 0.196
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-f) Tunnen end mugavalt kasutades samaaegselt eesti viipekeel ja eesti keelt

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6385 -1.0082  0.3615  1.2568  1.9058 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept) 2.843011   0.412151   6.898 2.17e-10 ***
    ## pred        0.013956   0.009022   1.547    0.124    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.346 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01835,    Adjusted R-squared:  0.01068 
    ## F-statistic: 2.393 on 1 and 128 DF,  p-value: 0.1244
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-b) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end suuliselt eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.52314 -1.33966  0.05351  1.33270  2.21077 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept) 2.055319   0.436446   4.709 6.02e-06 ***
    ## pred        0.026211   0.009571   2.739  0.00699 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.461 on 137 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.05191,    Adjusted R-squared:  0.04499 
    ## F-statistic: 7.501 on 1 and 137 DF,  p-value: 0.006989
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-e) See ei ole minu jaoks  probleem, kui ma näen, et inimesed laenavad viipekeelses vestluses teiste viipekeelte viipeid.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.7780 -0.7089  0.2933  1.3111  1.7034 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.000958   0.418482   9.561   <2e-16 ***
    ## pred        -0.008917   0.009094  -0.981    0.329    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.306 on 130 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.007341,   Adjusted R-squared:  -0.0002944 
    ## F-statistic: 0.9614 on 1 and 130 DF,  p-value: 0.3286
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-l) Viipekeele kasutamine on tugev osa minu, kui viipekeelse kurdi identiteedist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6389 -0.4776  0.4418  0.6514  1.1514 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  5.122748   0.330201  15.514   <2e-16 ***
    ## pred        -0.016129   0.007287  -2.213   0.0288 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.022 on 119 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.03954,    Adjusted R-squared:  0.03146 
    ## F-statistic: 4.898 on 1 and 119 DF,  p-value: 0.02879
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-a) Viipekeelsete kurtide kultuur saab edasi kesta ka ilma viipekeeleta.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -0.7510 -0.5282 -0.3640 -0.2467  3.7885 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  1.95039    0.34995   5.573 1.32e-07 ***
    ## pred        -0.01173    0.00764  -1.535    0.127    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.121 on 134 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01728,    Adjusted R-squared:  0.009951 
    ## F-statistic: 2.357 on 1 and 134 DF,  p-value: 0.1271
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-f) Ma muudan oma viiplemise stiili, kui vestlusesse liitub kuulja inimene

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6939 -0.8501  0.1877  1.2930  2.0760 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.24664    0.44400   9.565   <2e-16 ***
    ## pred        -0.01974    0.00952  -2.074   0.0402 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.386 on 122 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.03404,    Adjusted R-squared:  0.02613 
    ## F-statistic:   4.3 on 1 and 122 DF,  p-value: 0.04023
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-n) Viipekeelte kasutamine aitab viipekeelsetel kurtidel lastel ja viipekeelsetel kurtide perest pärit kuuljatel lastel (CODA) koolis paremini hakkama saamist, edu saavutamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.3984 -0.4477  0.4372  0.5128  0.7266 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.793084   0.266762  17.968   <2e-16 ***
    ## pred        -0.006579   0.006000  -1.096    0.275    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8242 on 125 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.009525,   Adjusted R-squared:  0.001601 
    ## F-statistic: 1.202 on 1 and 125 DF,  p-value: 0.275
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-j) Minu koolis õpetatakse/õpetati viipekeeli

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.9697 -1.8362  0.1637  1.6304  3.0640 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.56985    0.56194   8.132 2.33e-13 ***
    ## pred        -0.03334    0.01252  -2.663  0.00868 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.804 on 136 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.04956,    Adjusted R-squared:  0.04257 
    ## F-statistic: 7.091 on 1 and 136 DF,  p-value: 0.008683
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-h) Minu kogukonnas toetakse piisavalt palju viipekeelte kasutamist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.3704 -0.4886  0.5409  0.8511  1.2648 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept) 3.484108   0.350325   9.945   <2e-16 ***
    ## pred        0.014772   0.007681   1.923   0.0566 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.138 on 135 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02667,    Adjusted R-squared:  0.01946 
    ## F-statistic: 3.699 on 1 and 135 DF,  p-value: 0.05656
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-d) See on hea tunne, kui ma saan suhelda viipekeeles.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6976  0.1376  0.1870  0.2584  0.4452 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  5.027206   0.175167  28.699   <2e-16 ***
    ## pred        -0.005493   0.003818  -1.439    0.152    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.597 on 147 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01388,    Adjusted R-squared:  0.007175 
    ## F-statistic:  2.07 on 1 and 147 DF,  p-value: 0.1524
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-o) Ainult viipekeelsed kurdid peaksid viipekeeli õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.3938 -1.4053  0.5976  1.6551  1.8535 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  3.549050   0.502524   7.062 8.43e-11 ***
    ## pred        -0.005751   0.011104  -0.518    0.605    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.575 on 132 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.002028,   Adjusted R-squared:  -0.005532 
    ## F-statistic: 0.2682 on 1 and 132 DF,  p-value: 0.6054
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-c) Minu jaoks on oluline kasutada viipekeelt iga päev.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6474  0.1017  0.3526  0.5784  1.0552 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  5.26638    0.29696  17.734   <2e-16 ***
    ## pred        -0.01673    0.00649  -2.578    0.011 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.9931 on 141 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.045,  Adjusted R-squared:  0.03823 
    ## F-statistic: 6.644 on 1 and 141 DF,  p-value: 0.01097
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-p) Viipekeelsete kurtide vanemate kuuljad lapsed (CODA) peaksid õpetama viipekeeli.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.9305 -0.8778  0.2486  1.1538  1.3645 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.299210   0.445633   9.647   <2e-16 ***
    ## pred        -0.010536   0.009855  -1.069    0.287    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.307 on 117 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.009675,   Adjusted R-squared:  0.00121 
    ## F-statistic: 1.143 on 1 and 117 DF,  p-value: 0.2872
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-g) Olen kogenud olukordasid, kus viipekeeles suhtlemine tekitab minus  halva, ebamugava tunde.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.01776 -1.49702  0.06235  1.23059  2.49497 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  3.41834    0.45458   7.520 8.21e-12 ***
    ## pred        -0.01602    0.01010  -1.587    0.115    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.444 on 129 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01915,    Adjusted R-squared:  0.01155 
    ## F-statistic: 2.519 on 1 and 129 DF,  p-value: 0.1149
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-b) Viipekeele hoidmine on minu jaoks oluline.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7578  0.1162  0.1626  0.2422  0.4677 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  5.102658   0.199740  25.546   <2e-16 ***
    ## pred        -0.006632   0.004357  -1.522     0.13    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.6806 on 146 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01562,    Adjusted R-squared:  0.008877 
    ## F-statistic: 2.317 on 1 and 146 DF,  p-value: 0.1302
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-m) Ma tunnen, et ühiskonnas toetatakse piisavalt viipekeele arendamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6420 -1.0004 -0.2517  1.4881  1.8429 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  3.902206   0.404224   9.654   <2e-16 ***
    ## pred        -0.011827   0.008894  -1.330    0.186    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.324 on 138 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01265,    Adjusted R-squared:  0.005496 
    ## F-statistic: 1.768 on 1 and 138 DF,  p-value: 0.1858
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-k) Viipekeele kasutajate jaoks on oluline, et nad saaksid edasi anda oma keeleoskust tulevastele põlvkondadele.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7225  0.1943  0.2158  0.2529  0.3361 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  4.907499   0.221794  22.126   <2e-16 ***
    ## pred        -0.003084   0.004873  -0.633    0.528    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.7256 on 143 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.002793,   Adjusted R-squared:  -0.004181 
    ## F-statistic: 0.4005 on 1 and 143 DF,  p-value: 0.5278
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-i) Viipekeeli peaks koolis õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.4734 -0.0013  0.2378  0.4905  1.0138 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  5.411829   0.245575  22.037  < 2e-16 ***
    ## pred        -0.018046   0.005356  -3.369 0.000971 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8314 on 142 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.07402,    Adjusted R-squared:  0.0675 
    ## F-statistic: 11.35 on 1 and 142 DF,  p-value: 0.0009709

    Hearing status

    ## 
    ## 
    ## (11-e) Oskan eesti viipekeelt piisavalt, et seda igas olukorras kasutada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.0694 -0.5556  0.4444  0.9306  1.4444 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             4.0694     0.1508  26.985   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.5139     0.2612  -1.967   0.0512 .  
    ## pred(13-c) kuulja      -0.1079     0.2928  -0.369   0.7131    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.28 on 131 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02907,    Adjusted R-squared:  0.01425 
    ## F-statistic: 1.961 on 2 and 131 DF,  p-value: 0.1448
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-h) Ma arvan, et enda väljendamiseks eesti keeles on mul rohkem sõnavara kui eesti  viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.0833 -1.2424  0.3056  0.9167  2.3056 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             2.6944     0.1657  16.258  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.5480     0.2956   1.854   0.0661 .  
    ## pred(13-c) kuulja       1.3889     0.3315   4.190  5.2e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.406 on 126 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1254, Adjusted R-squared:  0.1115 
    ## F-statistic: 9.029 on 2 and 126 DF,  p-value: 0.0002165
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-m) Viipekeelse emakeelega inimesed on keeleliselt halvemas olukorras kui eestikeelsed inimesed

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6786 -1.1539  0.3214  0.8461  1.8461 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             3.1538     0.1690  18.667  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.5247     0.3079   1.704 0.091086 .  
    ## pred(13-c) kuulja       1.1378     0.3254   3.497 0.000671 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.362 on 114 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1008, Adjusted R-squared:  0.08499 
    ## F-statistic: 6.387 on 2 and 114 DF,  p-value: 0.002348
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-j) Minu eesti keele sõnavara ei ole alati piisav et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.27778 -1.04167 -0.04167  0.81944  2.95833 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             3.2778     0.1563  20.969  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.3889     0.2708  -1.436 0.153330    
    ## pred(13-c) kuulja      -1.2361     0.3126  -3.954 0.000126 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.326 on 129 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1087, Adjusted R-squared:  0.09485 
    ## F-statistic: 7.864 on 2 and 129 DF,  p-value: 0.0005991
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-g) Minu arvates on viipekeel midagi enamat kui keel, kuna see on osa kultuurist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6364 -0.4730  0.5270  0.5270  0.5897 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            4.47297    0.11579  38.629   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja -0.06272    0.19710  -0.318    0.751    
    ## pred(13-c) kuulja      0.16339    0.24189   0.675    0.501    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.9961 on 132 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.00555,    Adjusted R-squared:  -0.009517 
    ## F-statistic: 0.3683 on 2 and 132 DF,  p-value: 0.6926
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-k) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti keeles kuulja inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6538 -0.7342  0.2658  0.7632  2.2658 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             2.7342     0.1480  18.478  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.5027     0.2596   1.936   0.0549 .  
    ## pred(13-c) kuulja       1.9197     0.2974   6.456 1.65e-09 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.315 on 140 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.2294, Adjusted R-squared:  0.2184 
    ## F-statistic: 20.84 on 2 and 140 DF,  p-value: 1.192e-08
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-d) Minu eesti viipekeele viipevara on piiratum kui eesti keele sõnavara

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.8261 -1.6769  0.3231  1.2858  2.3231 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             2.6769     0.1848  14.486  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.5878     0.3153   1.864  0.06478 .  
    ## pred(13-c) kuulja       1.1492     0.3615   3.179  0.00188 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.49 on 119 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.08476,    Adjusted R-squared:  0.06938 
    ## F-statistic:  5.51 on 2 and 119 DF,  p-value: 0.005145
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-c) Ma tunnen end mugavalt kui kirjutan eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.4800 -0.7027  0.2973  0.8052  1.8052 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             3.1948     0.1436  22.243  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.5079     0.2521   2.014   0.0459 *  
    ## pred(13-c) kuulja       1.2852     0.2901   4.430 1.92e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.26 on 136 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1296, Adjusted R-squared:  0.1168 
    ## F-statistic: 10.13 on 2 and 136 DF,  p-value: 7.93e-05
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-a) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end eesti viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.3125 -0.3125  0.6875  0.6875  1.1538 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             4.3125     0.1430  30.166   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.1774     0.2542  -0.698    0.487    
    ## pred(13-c) kuulja      -0.4663     0.2887  -1.616    0.108    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.279 on 140 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01876,    Adjusted R-squared:  0.004743 
    ## F-statistic: 1.338 on 2 and 140 DF,  p-value: 0.2656
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-l) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti viipekeeles viipekeelse inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.3735 -0.0526  0.6265  0.6265  1.0385 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             4.3735     0.1430  30.592   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.3209     0.2551  -1.258    0.211    
    ## pred(13-c) kuulja      -0.4120     0.2927  -1.407    0.161    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.302 on 144 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0191, Adjusted R-squared:  0.005474 
    ## F-statistic: 1.402 on 2 and 144 DF,  p-value: 0.2495
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-i) Minu eesti viipekeele viipevara ei ole alati piisav, et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.2222 -1.8873  0.1127  1.1127  2.1127 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            2.88732    0.17526  16.474   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  0.33490    0.30215   1.108    0.270    
    ## pred(13-c) kuulja      0.02934    0.34869   0.084    0.933    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.477 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.009984,   Adjusted R-squared:  -0.005485 
    ## F-statistic: 0.6455 on 2 and 128 DF,  p-value: 0.5261
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-f) Tunnen end mugavalt kasutades samaaegselt eesti viipekeel ja eesti keelt

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -2.600 -1.150  0.400  1.400  1.667 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             3.4225     0.1615  21.198   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.1775     0.2810   0.632    0.529    
    ## pred(13-c) kuulja      -0.0892     0.3212  -0.278    0.782    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.36 on 127 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.004935,   Adjusted R-squared:  -0.01074 
    ## F-statistic: 0.3149 on 2 and 127 DF,  p-value: 0.7304
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-b) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end suuliselt eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5769 -0.5789  0.4211  0.4667  2.4667 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             2.5333     0.1470  17.239  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   1.0456     0.2534   4.126 6.39e-05 ***
    ## pred(13-c) kuulja       2.0436     0.2896   7.056 7.95e-11 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.273 on 136 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.2857, Adjusted R-squared:  0.2751 
    ## F-statistic: 27.19 on 2 and 136 DF,  p-value: 1.164e-10
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-e) See ei ole minu jaoks  probleem, kui ma näen, et inimesed laenavad viipekeelses vestluses teiste viipekeelte viipeid.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.7391 -0.7353  0.2647  1.2647  1.4933 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             3.5067     0.1514  23.160   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.2286     0.2711   0.843    0.401    
    ## pred(13-c) kuulja       0.2325     0.3125   0.744    0.458    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.311 on 129 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.007678,   Adjusted R-squared:  -0.007707 
    ## F-statistic: 0.499 on 2 and 129 DF,  p-value: 0.6083
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-l) Viipekeele kasutamine on tugev osa minu, kui viipekeelse kurdi identiteedist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7222 -0.2222  0.2778  0.2778  1.7778 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             4.7222     0.1123  42.059  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.5722     0.1879  -3.046  0.00286 ** 
    ## pred(13-c) kuulja      -1.5000     0.3368  -4.453 1.93e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.9527 on 118 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.173,  Adjusted R-squared:  0.159 
    ## F-statistic: 12.34 on 2 and 118 DF,  p-value: 1.358e-05
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-a) Viipekeelsete kurtide kultuur saab edasi kesta ka ilma viipekeeleta.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -0.4865 -0.4400 -0.4054 -0.4054  3.5946 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            1.40541    0.13191  10.655   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  0.08108    0.22847   0.355    0.723    
    ## pred(13-c) kuulja      0.03459    0.26249   0.132    0.895    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.135 on 133 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0009529,  Adjusted R-squared:  -0.01407 
    ## F-statistic: 0.06343 on 2 and 133 DF,  p-value: 0.9386
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-f) Ma muudan oma viiplemise stiili, kui vestlusesse liitub kuulja inimene

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -2.600 -0.600  0.400  1.400  1.765 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            3.27778    0.16594  19.752   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  0.32222    0.29015   1.111    0.269    
    ## pred(13-c) kuulja     -0.04248    0.37969  -0.112    0.911    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.408 on 121 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0114, Adjusted R-squared:  -0.004942 
    ## F-statistic: 0.6976 on 2 and 121 DF,  p-value: 0.4998
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-n) Viipekeelte kasutamine aitab viipekeelsetel kurtidel lastel ja viipekeelsetel kurtide perest pärit kuuljatel lastel (CODA) koolis paremini hakkama saamist, edu saavutamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.4928 -0.4817  0.5072  0.5072  0.5294 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            4.49275    0.09987  44.985   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja -0.02217    0.17383  -0.128    0.899    
    ## pred(13-c) kuulja      0.13225    0.19660   0.673    0.502    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8296 on 124 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.004553,   Adjusted R-squared:  -0.0115 
    ## F-statistic: 0.2836 on 2 and 124 DF,  p-value: 0.7536
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-j) Minu koolis õpetatakse/õpetati viipekeeli

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6795 -1.6795  0.1351  1.3205  3.3043 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             3.6795     0.1930  19.066  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.8146     0.3402  -2.394    0.018 *  
    ## pred(13-c) kuulja      -1.9838     0.4044  -4.905 2.64e-06 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.704 on 135 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1578, Adjusted R-squared:  0.1453 
    ## F-statistic: 12.65 on 2 and 135 DF,  p-value: 9.251e-06
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-h) Minu kogukonnas toetakse piisavalt palju viipekeelte kasutamist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.3514 -0.3514  0.6486  0.8590  1.2727 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             4.1410     0.1291  32.072   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja   0.2103     0.2276   0.924    0.357    
    ## pred(13-c) kuulja      -0.4138     0.2753  -1.503    0.135    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.14 on 134 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.03001,    Adjusted R-squared:  0.01553 
    ## F-statistic: 2.073 on 2 and 134 DF,  p-value: 0.1299
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-d) See on hea tunne, kui ma saan suhelda viipekeeles.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.9036  0.0964  0.0964  0.2500  0.5385 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            4.90361    0.06371  76.965  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja -0.15361    0.11172  -1.375 0.171256    
    ## pred(13-c) kuulja     -0.44208    0.13045  -3.389 0.000903 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.5804 on 146 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.07411,    Adjusted R-squared:  0.06142 
    ## F-statistic: 5.843 on 2 and 146 DF,  p-value: 0.003622
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-o) Ainult viipekeelsed kurdid peaksid viipekeeli õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.8442 -0.8102  0.1558  1.1558  2.2917 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             3.8442     0.1555  24.717  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.6623     0.2840  -2.333   0.0212 *  
    ## pred(13-c) kuulja      -2.1358     0.3191  -6.694 5.76e-10 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.365 on 131 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.2562, Adjusted R-squared:  0.2449 
    ## F-statistic: 22.57 on 2 and 131 DF,  p-value: 3.791e-09
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-c) Minu jaoks on oluline kasutada viipekeelt iga päev.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.8750  0.1250  0.1250  0.5359  1.5217 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            4.87500    0.09928  49.104  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja -0.42500    0.17195  -2.472   0.0147 *  
    ## pred(13-c) kuulja     -1.39674    0.21009  -6.648 6.13e-10 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.888 on 140 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.2419, Adjusted R-squared:  0.231 
    ## F-statistic: 22.33 on 2 and 140 DF,  p-value: 3.818e-09
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-p) Viipekeelsete kurtide vanemate kuuljad lapsed (CODA) peaksid õpetama viipekeeli.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.1250 -1.1250  0.5789  0.8750  2.5789 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            4.12500    0.13683  30.147  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja -0.05357    0.25858  -0.207    0.836    
    ## pred(13-c) kuulja     -1.70395    0.29944  -5.690 9.68e-08 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.161 on 116 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.2258, Adjusted R-squared:  0.2124 
    ## F-statistic: 16.92 on 2 and 116 DF,  p-value: 3.578e-07
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-g) Olen kogenud olukordasid, kus viipekeeles suhtlemine tekitab minus  halva, ebamugava tunde.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -1.92754 -1.48000  0.07246  1.07246  2.52000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)             2.9275     0.1742  16.802   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  -0.4140     0.2949  -1.404    0.163    
    ## pred(13-c) kuulja      -0.4475     0.3379  -1.325    0.188    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.447 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02184,    Adjusted R-squared:  0.006554 
    ## F-statistic: 1.429 on 2 and 128 DF,  p-value: 0.2434
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-b) Viipekeele hoidmine on minu jaoks oluline.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.8659  0.1341  0.1341  0.2000  0.3462 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            4.86585    0.07552  64.433   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja -0.06585    0.13189  -0.499    0.618    
    ## pred(13-c) kuulja     -0.21201    0.15391  -1.377    0.170    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.6838 on 145 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01301,    Adjusted R-squared:  -0.0006055 
    ## F-statistic: 0.9555 on 2 and 145 DF,  p-value: 0.387
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-m) Ma tunnen, et ühiskonnas toetatakse piisavalt viipekeele arendamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6053 -0.6053  0.3947  1.3947  2.6667 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            3.602564   0.141213  25.511  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja  0.002699   0.246725   0.011    0.991    
    ## pred(13-c) kuulja     -1.269231   0.291119  -4.360 2.54e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.247 on 137 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1308, Adjusted R-squared:  0.1182 
    ## F-statistic: 10.31 on 2 and 137 DF,  p-value: 6.732e-05
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-k) Viipekeele kasutajate jaoks on oluline, et nad saaksid edasi anda oma keeleoskust tulevastele põlvkondadele.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7625  0.1923  0.2308  0.2375  0.2375 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)           4.762500   0.081496  58.438   <2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja 0.006731   0.142357   0.047    0.962    
    ## pred(13-c) kuulja     0.045192   0.164552   0.275    0.784    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.7289 on 142 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.000538,   Adjusted R-squared:  -0.01354 
    ## F-statistic: 0.03822 on 2 and 142 DF,  p-value: 0.9625
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-i) Viipekeeli peaks koolis õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7901  0.2099  0.2099  0.3684  0.9600 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                       Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            4.79012    0.09132  52.457  < 2e-16 ***
    ## pred(13-b) vaegkuulja -0.15854    0.16159  -0.981 0.328211    
    ## pred(13-c) kuulja     -0.75012    0.18803  -3.989 0.000106 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8218 on 141 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1015, Adjusted R-squared:  0.08876 
    ## F-statistic: 7.965 on 2 and 141 DF,  p-value: 0.0005283

    Education

    ## 
    ## 
    ## (11-e) Oskan eesti viipekeelt piisavalt, et seda igas olukorras kasutada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.1333 -0.7317  0.2683  0.8667  1.2683 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.1333     0.1929  21.428   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.4016     0.2401  -1.673   0.0968 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.294 on 125 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0219, Adjusted R-squared:  0.01408 
    ## F-statistic: 2.799 on 1 and 125 DF,  p-value: 0.09682
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-h) Ma arvan, et enda väljendamiseks eesti keeles on mul rohkem sõnavara kui eesti  viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.42857 -0.91358  0.08642  1.57143  2.08642 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.4286     0.2291  14.967   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.5150     0.2823  -1.824   0.0706 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.485 on 121 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02677,    Adjusted R-squared:  0.01873 
    ## F-statistic: 3.328 on 1 and 121 DF,  p-value: 0.07056
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-m) Viipekeelse emakeelega inimesed on keeleliselt halvemas olukorras kui eestikeelsed inimesed

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.93182 -0.93182  0.06818  1.06818  1.72059 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.9318     0.2075  18.944   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.6524     0.2664  -2.449   0.0159 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.377 on 110 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.05172,    Adjusted R-squared:  0.0431 
    ## F-statistic: 5.999 on 1 and 110 DF,  p-value: 0.01589
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-j) Minu eesti keele sõnavara ei ole alati piisav et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.2927 -1.2727 -0.2727  0.7223  2.7273 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      2.2727     0.1979  11.484  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher   1.0200     0.2453   4.158 5.95e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.313 on 124 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1223, Adjusted R-squared:  0.1153 
    ## F-statistic: 17.29 on 1 and 124 DF,  p-value: 5.954e-05
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-g) Minu arvates on viipekeel midagi enamat kui keel, kuna see on osa kultuurist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6750 -0.4382  0.3250  0.5618  0.5618 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.6750     0.1476  31.672   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.2368     0.1777  -1.332    0.185    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.9336 on 127 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01379,    Adjusted R-squared:  0.006022 
    ## F-statistic: 1.776 on 1 and 127 DF,  p-value: 0.1851
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-k) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti keeles kuulja inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.7609 -0.8989  0.1011  1.2391  2.1011 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.7609     0.2118  17.756  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.8620     0.2609  -3.304  0.00122 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.437 on 133 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.07587,    Adjusted R-squared:  0.06892 
    ## F-statistic: 10.92 on 1 and 133 DF,  p-value: 0.001223
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-d) Minu eesti viipekeele viipevara on piiratum kui eesti keele sõnavara

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -2.23810 -1.95946  0.04054  1.22088  2.04054 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.2381     0.2368   13.67   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.2786     0.2965   -0.94    0.349    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.535 on 114 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.007688,   Adjusted R-squared:  -0.001017 
    ## F-statistic: 0.8832 on 1 and 114 DF,  p-value: 0.3493
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-c) Ma tunnen end mugavalt kui kirjutan eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.1778 -1.1778 -0.1778  0.8222  1.7907 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.1778     0.1906  21.923  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.9685     0.2352  -4.118 6.79e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.278 on 129 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1162, Adjusted R-squared:  0.1093 
    ## F-statistic: 16.96 on 1 and 129 DF,  p-value: 6.787e-05
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-a) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end eesti viipekeeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.2088 -0.2088  0.7912  0.7912  0.8889 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)     4.11111    0.19251  21.355   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  0.09768    0.23535   0.415    0.679    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.291 on 134 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.001284,   Adjusted R-squared:  -0.006169 
    ## F-statistic: 0.1723 on 1 and 134 DF,  p-value: 0.6788
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-l) Ma tunnen end mugavalt suheldes eesti viipekeeles viipekeelse inimesega

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.2473 -0.2473  0.7527  0.7527  0.8696 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.1304     0.1929  21.411   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.1169     0.2358   0.496    0.621    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.308 on 137 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.001789,   Adjusted R-squared:  -0.005497 
    ## F-statistic: 0.2456 on 1 and 137 DF,  p-value: 0.621
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-i) Minu eesti viipekeele viipevara ei ole alati piisav, et end selgelt väljendada

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.0864 -1.8182  0.1818  1.1818  2.1818 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      2.8182     0.2213  12.737   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.2682     0.2749   0.976    0.331    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.468 on 123 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.007684,   Adjusted R-squared:  -0.0003839 
    ## F-statistic: 0.9524 on 1 and 123 DF,  p-value: 0.331
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-f) Tunnen end mugavalt kasutades samaaegselt eesti viipekeel ja eesti keelt

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.4625 -1.3256  0.5375  1.5375  1.6744 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.3256     0.2044   16.27   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.1369     0.2534    0.54     0.59    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.34 on 121 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.002407,   Adjusted R-squared:  -0.005838 
    ## F-statistic: 0.2919 on 1 and 121 DF,  p-value: 0.59
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (11-b) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end suuliselt eesti keeles

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.7333 -0.8965  0.1034  1.2667  2.1035 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.7333     0.2176  17.161  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.8368     0.2680  -3.123  0.00221 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.459 on 130 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.06977,    Adjusted R-squared:  0.06262 
    ## F-statistic: 9.751 on 1 and 130 DF,  p-value: 0.00221
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-e) See ei ole minu jaoks  probleem, kui ma näen, et inimesed laenavad viipekeelses vestluses teiste viipekeelte viipeid.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6824 -0.6824  0.3176  1.3176  1.4286 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.5714     0.2013  17.743   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.1109     0.2460   0.451    0.653    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.304 on 125 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.001623,   Adjusted R-squared:  -0.006364 
    ## F-statistic: 0.2033 on 1 and 125 DF,  p-value: 0.6529
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-l) Viipekeele kasutamine on tugev osa minu, kui viipekeelse kurdi identiteedist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.5412 -0.5412  0.4588  0.4588  0.9000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.1000     0.1896  21.630   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.4412     0.2205   2.001   0.0478 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.038 on 113 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.03422,    Adjusted R-squared:  0.02567 
    ## F-statistic: 4.004 on 1 and 113 DF,  p-value: 0.04779
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-a) Viipekeelsete kurtide kultuur saab edasi kesta ka ilma viipekeeleta.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -0.4824 -0.4824 -0.4824 -0.2222  3.7778 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      1.2222     0.1576   7.757 2.39e-12 ***
    ## predNon-higher   0.2601     0.1949   1.335    0.184    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.057 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01373,    Adjusted R-squared:  0.006027 
    ## F-statistic: 1.782 on 1 and 128 DF,  p-value: 0.1843
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-f) Ma muudan oma viiplemise stiili, kui vestlusesse liitub kuulja inimene

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.3889 -0.3889  0.6111  1.6111  1.6309 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)     3.38889    0.23476  14.436   <2e-16 ***
    ## predNon-higher -0.01984    0.28059  -0.071    0.944    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.409 on 118 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  4.237e-05,  Adjusted R-squared:  -0.008432 
    ## F-statistic: 0.005 on 1 and 118 DF,  p-value: 0.9437
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-n) Viipekeelte kasutamine aitab viipekeelsetel kurtidel lastel ja viipekeelsetel kurtide perest pärit kuuljatel lastel (CODA) koolis paremini hakkama saamist, edu saavutamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.4625 -0.4625  0.4146  0.5375  0.5375 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.5854     0.1295  35.405   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.1229     0.1593  -0.771    0.442    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8293 on 119 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.004975,   Adjusted R-squared:  -0.003386 
    ## F-statistic: 0.595 on 1 and 119 DF,  p-value: 0.442
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-j) Minu koolis õpetatakse/õpetati viipekeeli

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ##  -2.42  -1.50   0.50   1.58   2.50 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      2.5000     0.2724   9.178 8.74e-16 ***
    ## predNon-higher   0.9205     0.3336   2.759  0.00664 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.807 on 130 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.05531,    Adjusted R-squared:  0.04805 
    ## F-statistic: 7.612 on 1 and 130 DF,  p-value: 0.006636
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-h) Minu kogukonnas toetakse piisavalt palju viipekeelte kasutamist.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.2472 -0.6837  0.7528  0.7528  1.1707 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.8293     0.1802  21.253   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.4179     0.2178   1.919   0.0572 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.154 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02797,    Adjusted R-squared:  0.02038 
    ## F-statistic: 3.683 on 1 and 128 DF,  p-value: 0.05718
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-d) See on hea tunne, kui ma saan suhelda viipekeeles.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.8632  0.1368  0.1368  0.1368  0.4130 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)     4.58696    0.08876  51.679   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  0.27620    0.10813   2.554   0.0117 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.602 on 139 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.04483,    Adjusted R-squared:  0.03796 
    ## F-statistic: 6.524 on 1 and 139 DF,  p-value: 0.01172
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-o) Ainult viipekeelsed kurdid peaksid viipekeeli õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.6591 -1.5000  0.3409  1.3409  2.5000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      2.5000     0.2275  10.988  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher   1.1591     0.2765   4.192 5.13e-05 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.474 on 128 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1207, Adjusted R-squared:  0.1138 
    ## F-statistic: 17.57 on 1 and 128 DF,  p-value: 5.127e-05
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-c) Minu jaoks on oluline kasutada viipekeelt iga päev.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.7234  0.2766  0.2766  0.2766  0.9286 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.0714     0.1529  26.626  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.6520     0.1839   3.545 0.000542 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.991 on 134 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.08573,    Adjusted R-squared:  0.07891 
    ## F-statistic: 12.57 on 1 and 134 DF,  p-value: 0.0005418
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-p) Viipekeelsete kurtide vanemate kuuljad lapsed (CODA) peaksid õpetama viipekeeli.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
    ## -3.08537 -1.08537 -0.08537  0.91463  1.76471 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      3.2353     0.2170  14.909  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.8501     0.2581   3.294  0.00132 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.265 on 114 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.08689,    Adjusted R-squared:  0.07888 
    ## F-statistic: 10.85 on 1 and 114 DF,  p-value: 0.001318
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-g) Olen kogenud olukordasid, kus viipekeeles suhtlemine tekitab minus  halva, ebamugava tunde.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -1.8354 -1.4889  0.1646  1.1646  2.5111 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      2.4889     0.2193  11.348   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.3466     0.2748   1.261     0.21    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.471 on 122 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01287,    Adjusted R-squared:  0.004778 
    ## F-statistic: 1.591 on 1 and 122 DF,  p-value: 0.2097
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-b) Viipekeele hoidmine on minu jaoks oluline.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.8511  0.1489  0.1489  0.3043  0.3043 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.6957     0.1032  45.485   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.1554     0.1260   1.234    0.219    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.7002 on 138 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01091,    Adjusted R-squared:  0.003739 
    ## F-statistic: 1.522 on 1 and 138 DF,  p-value: 0.2195
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-m) Ma tunnen, et ühiskonnas toetatakse piisavalt viipekeele arendamist

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -2.7045 -0.7046  0.2954  1.2954  2.4222 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      2.5778     0.1811  14.236  < 2e-16 ***
    ## predNon-higher   1.1268     0.2226   5.062 1.38e-06 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 1.215 on 131 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1636, Adjusted R-squared:  0.1572 
    ## F-statistic: 25.62 on 1 and 131 DF,  p-value: 1.378e-06
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-k) Viipekeele kasutajate jaoks on oluline, et nad saaksid edasi anda oma keeleoskust tulevastele põlvkondadele.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6739  0.0652  0.3261  0.3261  0.3261 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.9348     0.1080  45.676   <2e-16 ***
    ## predNon-higher  -0.2609     0.1323  -1.972   0.0507 .  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.7328 on 136 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02779,    Adjusted R-squared:  0.02064 
    ## F-statistic: 3.887 on 1 and 136 DF,  p-value: 0.05069
    ## 
    ## 
    ## 
    ## (5-i) Viipekeeli peaks koolis õpetama.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = likert ~ pred, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -3.6452  0.3548  0.3548  0.3548  0.4889 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      4.5111     0.1307  34.517   <2e-16 ***
    ## predNon-higher   0.1341     0.1592   0.842    0.401    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 0.8767 on 136 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.005186,   Adjusted R-squared:  -0.002129 
    ## F-statistic: 0.709 on 1 and 136 DF,  p-value: 0.4013


    R20: The need for sign language service correlates with the hearing status and main communication use.

    R20-26 focus on the language services variable. The issue is there are 12 unique values in it (that is, after collapsing all participant submitted options into “other”), and only 124 participants who have answered this. As the questions seem to focus on need, I will aggregate this as a sum of services by participant for testing. These are all linear models, so again, for categorical variables alphabetically first is chosen as the default baseline (e.g. 13-a because it comes before 13-b, which gets a coefficient reflecting comparison to baseline).

    Hearing status

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = service_count)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -7.3571 -2.3571  0.6429  2.6429  4.7250 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            8.3571     0.3536  23.635   <2e-16 ***
    ## Var(13-b) vaegkuulja  -2.0821     0.6226  -3.344   0.0011 ** 
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.241 on 122 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.08399,    Adjusted R-squared:  0.07648 
    ## F-statistic: 11.19 on 1 and 122 DF,  p-value: 0.001096
    Service selections by group
    Var n_services
    (13-a) kurt 702
    (13-b) vaegkuulja 251

    Main communication

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = service_count)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -8.125 -1.841  1.017  2.946  5.231 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)                    7.8415     0.3678  21.321   <2e-16 ***
    ## Varkirjalik eesti keel        -0.5081     1.4085  -0.361   0.7189    
    ## Varrahvusvaheline viiplemine  -0.8415     3.3506  -0.251   0.8021    
    ## Varsuuline eesti keel         -2.0722     0.9942  -2.084   0.0393 *  
    ## Varsuuline vene keel          -0.5081     1.9576  -0.260   0.7957    
    ## Varukraina viipekeel          -2.5081     1.9576  -1.281   0.2027    
    ## Varvene viipekeel              1.2835     0.9102   1.410   0.1611    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.33 on 117 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.07226,    Adjusted R-squared:  0.02468 
    ## F-statistic: 1.519 on 6 and 117 DF,  p-value: 0.1779
    Service selections by group
    Var n_services
    eesti viipekeel 643
    vene viipekeel 146
    suuline eesti keel 75
    kirjalik eesti keel 44
    suuline vene keel 22
    ukraina viipekeel 16
    rahvusvaheline viiplemine 7

    R21: Please appy the results of R20 for geographical distribution, too!

    Hearing status

    ## 
    ## #### RegionGroup: Estonia outside Harjumaa 
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = sub)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -6.974 -2.000  1.000  2.026  5.000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            8.9737     0.4687  19.144  < 2e-16 ***
    ## Var(13-b) vaegkuulja  -2.9737     0.7534  -3.947  0.00021 ***
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 2.89 on 60 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.2061, Adjusted R-squared:  0.1929 
    ## F-statistic: 15.58 on 1 and 60 DF,  p-value: 0.0002103
    ## 
    ## 
    ## #### RegionGroup: Harjumaa 
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = sub)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -6.848 -1.848  1.152  3.152  4.312 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)            7.8478     0.5211  15.061   <2e-16 ***
    ## Var(13-b) vaegkuulja  -1.1603     1.0257  -1.131    0.262    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.534 on 60 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.02088,    Adjusted R-squared:  0.004564 
    ## F-statistic:  1.28 on 1 and 60 DF,  p-value: 0.2625
    Service selections by group
    Var RegionGroup n_services
    (13-a) kurt Harjumaa 361
    (13-a) kurt Estonia outside Harjumaa 341
    (13-b) vaegkuulja Estonia outside Harjumaa 144
    (13-b) vaegkuulja Harjumaa 107

    Main communication

    ## 
    ## #### RegionGroup: Estonia outside Harjumaa 
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = sub)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -8.7692 -1.6885  0.5278  2.3889  4.3889 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)              7.6111     0.5228  14.559   <2e-16 ***
    ## Varkirjalik eesti keel  -0.6111     3.1799  -0.192   0.8483    
    ## Varsuuline eesti keel   -0.8968     1.2957  -0.692   0.4917    
    ## Varsuuline vene keel    -0.6111     2.2787  -0.268   0.7895    
    ## Varukraina viipekeel    -2.2778     1.8849  -1.208   0.2320    
    ## Varvene viipekeel        2.1581     1.0149   2.126   0.0379 *  
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.137 on 56 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.1269, Adjusted R-squared:  0.04896 
    ## F-statistic: 1.628 on 5 and 56 DF,  p-value: 0.1676
    ## 
    ## 
    ## #### RegionGroup: Harjumaa 
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = sub)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -7.0217 -2.0217  0.9783  2.9783  6.3333 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)                   8.02174    0.52135  15.386   <2e-16 ***
    ## Varkirjalik eesti keel       -0.62174    1.66507  -0.373    0.710    
    ## Varrahvusvaheline viiplemine -1.02174    3.57421  -0.286    0.776    
    ## Varsuuline eesti keel        -3.35507    1.53482  -2.186    0.033 *  
    ## Varsuuline vene keel         -0.02174    3.57421  -0.006    0.995    
    ## Varvene viipekeel            -1.68841    2.10702  -0.801    0.426    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.536 on 56 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.08516,    Adjusted R-squared:  0.003476 
    ## F-statistic: 1.043 on 5 and 56 DF,  p-value: 0.402
    Service selections by group
    Var RegionGroup n_services
    eesti viipekeel Harjumaa 369
    eesti viipekeel Estonia outside Harjumaa 274
    vene viipekeel Estonia outside Harjumaa 127
    suuline eesti keel Estonia outside Harjumaa 47
    kirjalik eesti keel Harjumaa 37
    suuline eesti keel Harjumaa 28
    vene viipekeel Harjumaa 19
    ukraina viipekeel Estonia outside Harjumaa 16
    suuline vene keel Estonia outside Harjumaa 14
    suuline vene keel Harjumaa 8
    kirjalik eesti keel Estonia outside Harjumaa 7
    rahvusvaheline viiplemine Harjumaa 7

    R22: How does the need for services in sign languages with age of sign language acquisition and language use correlate?

    22 vs 5 is already explored above. As before, the age brackets here make modeling difficult.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = service_count)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -7.486 -2.486  1.367  2.514  4.862 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)     8.48571    0.56981  14.892   <2e-16 ***
    ## Var(8-b) 3-5   -0.85306    0.74605  -1.143    0.255    
    ## Var(8-c) 6-12  -1.34778    0.84649  -1.592    0.114    
    ## Var(8-d) 13-18  0.01429    2.45084   0.006    0.995    
    ## Var(8-e) 18+   -2.04127    1.25989  -1.620    0.108    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.371 on 119 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.0332, Adjusted R-squared:  0.0006987 
    ## F-statistic: 1.021 on 4 and 119 DF,  p-value: 0.3992
    Service selections by group
    Var n_services
    (8-b) 3-5 374
    (8-a) 0-2 297
    (8-c) 6-12 207
    (8-e) 18+ 58
    (8-d) 13-18 17

    R23: Please appy the results of R20 for geographical distribution, too!

    ## 
    ## #### RegionGroup: Estonia outside Harjumaa 
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = sub)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -6.700 -2.519  0.440  2.300  5.000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      8.7692     0.9018   9.724 1.04e-13 ***
    ## Var(8-b) 3-5    -1.2092     1.1119  -1.088    0.281    
    ## Var(8-c) 6-12   -1.0692     1.1584  -0.923    0.360    
    ## Var(8-d) 13-18   1.2308     3.3744   0.365    0.717    
    ## Var(8-e) 18+    -2.7692     2.0827  -1.330    0.189    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.252 on 57 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.04497,    Adjusted R-squared:  -0.02205 
    ## F-statistic: 0.6711 on 4 and 57 DF,  p-value: 0.6148
    ## 
    ## 
    ## #### RegionGroup: Harjumaa 
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = sub)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -7.318 -2.746  1.292  2.682  5.111 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      8.3182     0.7588  10.963 1.16e-15 ***
    ## Var(8-b) 3-5    -0.6098     1.0505  -0.581   0.5638    
    ## Var(8-c) 6-12   -2.4293     1.4082  -1.725   0.0899 .  
    ## Var(8-d) 13-18  -1.3182     3.6389  -0.362   0.7185    
    ## Var(8-e) 18+    -1.6515     1.6391  -1.008   0.3179    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.559 on 57 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.05671,    Adjusted R-squared:  -0.009488 
    ## F-statistic: 0.8567 on 4 and 57 DF,  p-value: 0.4955
    Service selections by group
    Var RegionGroup n_services
    (8-b) 3-5 Estonia outside Harjumaa 189
    (8-b) 3-5 Harjumaa 185
    (8-a) 0-2 Harjumaa 183
    (8-c) 6-12 Estonia outside Harjumaa 154
    (8-a) 0-2 Estonia outside Harjumaa 114
    (8-c) 6-12 Harjumaa 53
    (8-e) 18+ Harjumaa 40
    (8-e) 18+ Estonia outside Harjumaa 18
    (8-d) 13-18 Estonia outside Harjumaa 10
    (8-d) 13-18 Harjumaa 7

    R24: How does the need for services in sign languages with education correlate?

    As above, simplified the education into a binomial here; model takes higher edu as baseline.

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = service_count)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -6.891 -1.891  1.109  3.109  5.000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)     7.0000     0.6778  10.328   <2e-16 ***
    ## VarNon-higher   0.8913     0.7611   1.171    0.244    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.32 on 114 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01189,    Adjusted R-squared:  0.00322 
    ## F-statistic: 1.371 on 1 and 114 DF,  p-value: 0.244
    Service selections by group
    Var n_services
    Non-higher 726
    Higher 168

    R26: How does the need for services in sign languages with everyday language use correlate?

    I’m not sure what kind of result is envisioned here, as the question requests comparison of a multiple choice with a multiple choice grid with categories and scores. So this likely requires some scoring or aggregation to be comparable. As I am running out of time, I will just provide a correlation between the two sums (there is no significant correlation).

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ VarNumeric, data = df)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -7.272 -2.255  1.263  2.820  4.798 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)  6.83199    0.91677   7.452 1.46e-11 ***
    ## VarNumeric   0.04115    0.04172   0.986    0.326    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.373 on 122 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.007912,   Adjusted R-squared:  -0.0002202 
    ## F-statistic: 0.9729 on 1 and 122 DF,  p-value: 0.3259

    R27: Does the geographical distribution and the obstacle to sign language services correlate?

    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = service_count)
    ## 
    ## Residuals:
    ##    Min     1Q Median     3Q    Max 
    ## -6.548 -1.548  0.500  2.228  5.000 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)      7.5484     0.4018  18.786  < 2e-16 ***
    ## VarHiiumaa      -6.0484     2.2730  -2.661  0.00895 ** 
    ## VarIda-Virumaa   2.9516     0.9978   2.958  0.00378 ** 
    ## VarJärvamaa      3.4516     3.1893   1.082  0.28149    
    ## VarJõgevamaa     2.7849     1.8703   1.489  0.13932    
    ## VarLäänemaa     -0.2151     1.8703  -0.115  0.90867    
    ## VarPärnumaa     -1.5484     1.0351  -1.496  0.13753    
    ## VarPõlvamaa     -3.0484     2.2730  -1.341  0.18262    
    ## VarRaplamaa     -0.5484     2.2730  -0.241  0.80980    
    ## VarSaaremaa     -1.2984     1.6322  -0.795  0.42802    
    ## VarTartumaa      1.2978     0.9651   1.345  0.18148    
    ## VarViljandimaa  -0.5484     1.4709  -0.373  0.70999    
    ## VarVõrumaa      -0.5484     1.6322  -0.336  0.73752    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.164 on 111 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.2056, Adjusted R-squared:  0.1197 
    ## F-statistic: 2.394 on 12 and 111 DF,  p-value: 0.008623
    Service selections by group
    Var n_services
    Harjumaa 468
    Ida-Virumaa 126
    Tartumaa 115
    Pärnumaa 66
    Viljandimaa 35
    Jõgevamaa 31
    Võrumaa 28
    Saaremaa 25
    Läänemaa 22
    Raplamaa 14
    Järvamaa 11
    Põlvamaa 9
    Hiiumaa 3
    ## 
    ## Call:
    ## lm(formula = ServiceCount ~ Var, data = service_count)
    ## 
    ## Residuals:
    ##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
    ## -7.2414 -2.2414  0.7586  2.7586  3.7586 
    ## 
    ## Coefficients:
    ##                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
    ## (Intercept)          7.3939     0.4192  17.638   <2e-16 ***
    ## Var(4-b) väikelinn   0.8474     0.7587   1.117    0.266    
    ## Var(4-c) alev        0.4394     1.4522   0.303    0.763    
    ## Var(4-d) küla        0.6061     0.9056   0.669    0.505    
    ## Var(4-e) alevik      0.3561     1.7537   0.203    0.839    
    ## ---
    ## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
    ## 
    ## Residual standard error: 3.406 on 118 degrees of freedom
    ## Multiple R-squared:  0.01183,    Adjusted R-squared:  -0.02166 
    ## F-statistic: 0.3533 on 4 and 118 DF,  p-value: 0.8413
    Service selections by group
    Var n_services
    (4-a) suurlinn 488
    (4-b) väikelinn 239
    (4-d) küla 144
    (4-c) alev 47
    (4-e) alevik 31






    Initial data reasoning and communication

    (kept here only for the record; not open questions)

    The main grouping variables appear to be:

    • Participant Private ID = unique participants
    • branch-r1im = group, hard of hearing vs deaf

    Filtering variables that can be used to clean the data:

    • Response Type => only keep action (other types just timestamps of clicks)
    • Key => rows with value quantised need to be filtered out (duplicates categorical answer with a useless numeric code - which 100% should not be used if calculating aggregates like means or medians)
    • Object Name => remove Comment Box rows, these are free-text comments which likely can’t be aggregated/counted without coding/analyzing them manually first (if needed, LLM-driven automated annotation is an option, but principled coding scheme would still be required). These rows appear in the data even if the participant did not enter a comment (Response value is empty).
    • But also some questions only consist of a comment box.

    Further operationalization and related issues:

    • Questions appear to be identifiably via the Question and Object ID variables.

    • But Question is not a reliable aggregation variable, as some contain corrupted strings/letters - seems to be a data export issue on client side.Object ID, is just an opaque code, so will create a more transparent new variable.

    • Question numbering is challenging, e.g. these appear to be two unrelated questions that both are numbered as 10:

      • (10).Kus või millal kasutad viipekeelt kõige rohkem?
      • (10.) Millised on peamised põhjused, mis takistavad sul viipekeelses tegevuses osalemast
    • And there is a question (11) which does not seem to be connected to questions numered (11-a,b,c) etc, although they look like subquestions of something:

      • (11.) Kas oled huvitatud järgmistest viipekeelsetest tegevustest või kas sa oled mõnes neist juba osalenud?
      • (11-a) Ma tunnen end mugavalt, kui väljendan end eesti viipekeeles
    • Also there are sets of questions numbered the same where the first of the pair seems like metadata like sex and age, and the second is a free text question, e.g.:

      • (1.) Sugu:
      • (1.) Mis on peamine keel, millega end määratled? [a free text comment]
    • Looking at Task Name, this is likely due to the dataset containing several tasks/questionnaires.

    • Ranking Scale type in Object Name variable need some sort of wrangling (all values are relevant, should probably operationalize as a single value, but should it be first or average?)

    • Some Ranking Scale type questions will be difficult to aggregate due to design, e.g. the question (5.) Mis on Sinu põhiline suhtluskeel/suhtlusvahend? (what is your main language of communication) seems to have forced participants to order all possible languages, including e.g. Ukrainian sign, which the participant might not speak at all, but there does not seem to have been an option to exclude non-relevant option, only to rank. An option to aggregate would be to consider only the primary/first pick of the participant (but this loses all the rest of the ranking info, which for some may be informative.)

    • Other/don’t know/prefer not to say: some Rating scale questions have a categorical “don’t know” and Multiple choice have “other” type response option. These should likely be removed or set to NA if/when calculating numeric aggregates like means - unless not knowing or not preferring to answer is itself informative to the research question? If likert scales are operationalized here as categorical variables, then can be kept as they are.

      • Problem potentially however is linking them to their questions (for e.g. aggregation), their object IDs are unique. Sometimes they are appended with a letter to the question number, e.g. the “other” for (6.) is (6-d), also (9.) and (9-g) (letter seems random?) - but not always, and sometimes the appended letter seems to signify a completely different (maybe related) question.
      • Potential solution (needs client confirmation), it seems Page ID variable corresponds to questions, the “other” type options always have the same page number as question, whereas separate questions with appended letter do not (Page Counter variable does not work for this, hard to tell what it does but the numbers are the same for multiple questions). This info can be used to wrangle the data so that the “other” ones get the same question ID as the question. Will still filter out empty comments and “other” fields of course - unless the fact that a comments or other was not given is considered(?) informative.
    • Multiple Choice Grid in Object Name needs wrangling, again all (choices and non-choices) may be potentially relevant. Not sure how to handle them if counting across participants, should they be counted as they are, or (more likely) weighted 1/n_choices per participant? (otherwise participants who choose more options have more “weight”, more influence in the final aggregate).